基于RBF网络的混沌时间序列的建模与多步预测

提出将RBF神经网络应用于混沌时间序列的建模与预测中 ,设计了一个三层RBF网络结构 ,说明了RBF网络用于混沌时间序列建模和预测时的基本性质。仿真结果表明 ,RBF网络模型对混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的一步及多步预测精度。采用RBF网络进行混沌时间序列的建模和预测能够取得比其它方法好得多的效果。     

金融时间序列分形维估计的小波方法

讨论了金融时间序列的性质,通过实际数据说明,金融时间序列具有两个重要特性——统计自相似性和非平稳性.利用正交小波变换的方法,给出了其分形维的估计方法.最后,实证分析了国内金融市场,并应用此方法分别得出了上证综合指数序列过程和深证成分指数序列过程的分形维.     

对六枝特区2760例细菌性痢疾发病时间的圆形统计分析

用圆形分布法和周期性回归技术，对六枝特区经整群抽样得出的１９８７～１９９１年细菌性痢疾患者２７６０例的发病时间进行统计分析，结果表明存在明显的季节性年周期波动，发病高峰期多在夏、秋（６～１０月份）季节，起止时间较为恒定。这一结果对六枝特区防治该病有现实意义。     

DA_1-100型多级自吸离心泵的研制

阐述了多级自吸泵在节能与操作简便方面的实用意义,并且利用外混式自吸原理,将一台普通节段式多级离心泵改造成一台多级自吸离心泵,同时保持了原有的性能和安装尺寸。还分析了两端轴封漏气的原因,并提出了解决的方法。     

GRAMMATICAL COMPLEXITY OF FEIGENBAUM TYPE ATTRACTORS IN PERIODIC WINDOWS

In [7,8] the grammatical complexity of the Feigenbaurn attractor and the general Feigenbaurn attractors, generated by period - n - tupling, are studied. In this paper we study the grammatical complexity of the Feigenbaurn type attractors, including Feigenbaurn attractors and general Feigenbaurn attractors,in periodic windows. It is shown that the languages determined by these attractors are CLS and are. not CFL.     

浅谈轮辋对焊机不同工作状态对轮辋焊接质量的影响

具有良好工作状态的对焊机，其焊接速度和质量都是手工焊接无法相比的。影响轮辋焊接质量的原因主要有以下五个方面：①轮辋的两个焊接端面是否对齐：②烧化的电流大小；③烧化速度；④顶锻压力和时间；⑤烧化长度。以下简要介绍解决这些影响因素的方法。     

黄土滑坡形变分析预报方法研究

基于黄土滑坡的变形特征和演化规律，利用滑体总形变量与滑坡演变过程形变量之间的逼近关系，建立了一种简单，实用的滑坡预报数学模型，其效果良好，为黄土滑坡时间预报由定性分析向定量评价提供了途径。