改进粒子群算法优化 BP 神经网络的短时交通流预测

为提高 BP 神经网络预测模型的预测准确性, 提出了一种基于改进粒子群算法优化 BP 神经网络的预测方法. 引入自适应变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异, 改进了粒子群算法的寻优性能, 利用改进粒子群算法优化 BP 神经网络的权值和阈值, 然后训练 BP 神经网络预测模型求得最优解. 将该预测方法应用到实测交通流的时间序列进行有效性验证, 结果表明了该方法对短时交通流具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性.     

基于PO的进近着陆系统信道环境分析和仿真预测

针对机场环境日益复杂,进近着陆系统对于机场环境的影响十分敏感的实际问题,提出了一种基于物理光学理论(PO)的进近着陆系统信道环境分析和仿真预测方法。应用基于PO的信道散射环境分析方法,建立了系统的信号源模型和考虑信道环境影响的系统航道偏移模型,对受多散射体影响的信道环境下的进近着陆系统进行建模,结合实际问题,应用建立的模型对散射环境中的进近着陆进行了仿真,结果表明,基于PO的仿真预测方法能够较准确、合理地给出散射环境对系统的影响程度,具有预测机场配置物体对系统影响的能力。     

基于快速网络模拟的安全态势预测

为提升网络安全态势预测的准确性,提出基于网络模拟的态势预测方法。该方法依靠网络模拟技术,详细推演网络安全行为的未来状态,并通过对状态数据进行分析与归纳,实现对网络安全态势的预测。为提升预测的时效性,研究核心节点路由静态存储以及动态连续计算等快速网络模拟技术。通过具有1720个节点的网络拓扑进行了实验验证:依靠快速网络模拟技术,整个态势预测所需的时间减少了51.7%,实现能提前获知未来的安全态势值;对所获得的安全态势曲线与实际安全行为进行对照分析,验证了安全态势预测的准确性。     

基于学习矢量量化（LVQ）神经网络的高校毕业生学位评审预测

利用影响毕业生学位评审的五大指标：学习成绩、实习成绩、论文成绩、英语四级、计算机等级,提出基于学习矢量量化LVQ（Learning Vector Quantization,LVQ）神经网络的高校毕业生学位评审预测模型.以某高校某专业毕业生的实际数据为例,验证了此方法的预测能力.结果表明,基于LVQ神经网络的高校毕业生学位评审预测模型,能为评审学位的工作者提供有益的辅助参考.     

一类厂商业务量决策模型的改进及复杂性研究

参与人出于财务、生产能力、谨慎等方面的考虑,通常会对其业务量作一定限制,以避免其业务量过高或过低.考虑到这一情况,对有限理性的Bischi模型进行改进,对参与人每期的业务量加下限或(和)上限的限制,使之更符合实际.以添加下限为例,对改进后模型的动态性进行分析并与原模型进行对比.从分析中可以看到,下限在一定范围内取值时模型仍出现复杂的混沌行为,但与原模型有显著差别.在下限的取值达到一定程度时,模型的混沌现象会消失,出现稳定的周期行为.这个结果说明参与人可通过给状态变量加下限的方法来预防或抑制某些经济系统中的混沌.     

碳酸盐岩缝洞型储层地球物理响应特征及预测方法研究

针对碳酸盐岩缝洞型储层非均质性强、预测难度大的特点, 综合利用岩芯、成像测井和地震等资料, 对渤海湾盆地Z地区下古生界奥陶系碳酸盐岩潜山油藏进行储层地球物理响应特征分析和预测方法研究。提出基于裂缝响应属性的储层预测方法, 在分频、振幅、相干、波阻抗等多种地震属性分析方法的试验基础上, 有针对性地采用改进后的基于线性图像增强的本征值相干预测方法, 预测出该区下古生界奥陶系潜山缝洞储层发育带和下一步井位部署主要潜力区。指出Z地区主要发育北东向、北西向和近南北向裂缝, 缝洞发育区主要分布在Z9井区、Z37井区、Z21井区和Z13井区。预测结果与已有钻井资料吻合程度较高, 取得良好的效果。该方法对同类碳酸盐岩缝洞型油藏的研究具有较好的指导意义。     

KPCA-LSSVM方法在视频时间序列预测中应用

为提高时间序列预测精度及降低预测过程中的计算复杂度,提出一种基于核主成分分析(KPCA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的预测方法.首先,将输入数据通过核方法映射至高维特征空间;然后,在特征空间上提取有效非线性主元;最终,通过LSSVM建立时间序列模型.为验证KPCA-LSSVM方法的有效性,将其应用于交通流及视频流预测中,在同等条件下,与单一的LSSVM及神经网络等预测方法进行比较.实验结果表明:基于KPCA-LSSVM建立的模型具有较好的推广性及较高的辨识精度.     

外场调制控制环形腔光折变振荡器的时空混沌

利用均匀外场调制控制非对称耦合环形腔光折变振荡器的时空混沌, 并考察非对称耦合条件下环形腔光折变振荡器的二维时空动力学演化行为及其时空混沌特性. 结果表明： 随着调制强度的增加, 经过倍周期倒分岔, 环形腔光折变振荡器由时空混沌态转化为周期4、 周期2, 进而达到周期1; 将环形腔激光器输出的混沌激光作为调制信号, 通过调整环形腔激光器的增益系数, 可将环形腔光折变振荡器控制到周期4和周期2.     

支持大规模地震探测数据快速可视化的云端数据缓存技术

首先, 基于云计算应用模式, 提出一种能有效利用云存储架构的双层缓存技术. 通过在客户端和服务器端建立分布式缓存, 能有效避免用户频繁访问远端数据, 为用户构建轻量级的客户端, 解决了目前地学数据可视化软件大量占用用户本地存储容量的问题. 同时服务器端也避免了多次访问云存储文件系统, 减少了大量的数据检索与加载时间. 其次, 提出一种ARLS(association rule last successor)访问预测算法, 根据用户的历史访问记录, 利用关联规则挖掘用户的访问模式, 对其访问行为进行预测, 进而提前加载数据, 提高缓存命中率, 解决了用户在可视化过程中不断移动兴趣区域, 频繁更换渲染数据的问题, 能有效应对用户具有多种访问模式的情况, 提高了预测准确率. 实验结果表明, 该云存储架构显著减少了本地资源消耗, 访问预测算法的准确率在最差情形下可达47.59%, 平均准确率达91.3%, 分布式缓存的平均缓存命中率达95.61%, 可有效支持云端大规模地震数据的快速可视化.     

页岩气藏压裂水平井物质平衡模型的建立

针对页岩气藏压裂水平井中裂缝、基质、游离气和解吸气等对产气量贡献比例定量计算的难点问题,开展了动态渗流分区的物质平衡模型的建立与分析研究,研究中采用了不同渗流区域内压力降传播速度及平均地层压力的计算方法,进行了动态渗流分区设计,给出了压裂液返排后储层受渗吸作用的含水饱和度计算方法,建立了由12项构成的综合物质平衡方程。通过模型的实例应用与分析,获得了气井生产的7个渗流阶段,揭示了不同生产时间的供气结构比例变化规律,认识到基质储层的游离气是气井长期生产的主要供给气来源,其次是解吸气。模型的建立简化了多尺度渗流方程的描述和复杂求解过程,为理论分析和现场应用提供了一种新的方法,也为深入理解和研究页岩气藏渗流特征提供了依据。