基于RBF神经网络多步预测的自适应PID控制

提出一种基于RBF神经网络多步预测的自适应PID控制算法．该算法用无局部极小的径向基函数网络对非线性系统进行在线辨识，利用多步预测误差对PID型控制器网络进行训练，从而实现PID参数的在线自适应寻优．通过对典型非线性系统的仿真研究，该控制系统具有较强的适应性和鲁棒性．     

腐蚀管线的剩余寿命预测

预测管线的腐蚀变化趋势及腐蚀对管线结构完整性的危害是评价管线剩余寿命的关键步骤。将影响管线剩余寿命的各种因素看成是分布各异的随机变量 ,建立了预测管线失效的概率数学模型。利用这一模型 ,研究了腐蚀速率、缺陷深度、管道壁厚和工作压力等因素对管线可靠性的影响。结果表明 ,各参数的不确定性越大 ,管线的可靠性越低 ;缺陷深度在腐蚀缺陷形成初期 ,对管线的可靠性有很大影响 ,而随着时间的推移 ,腐蚀速率将对管线的可靠性有较大影响。对一条输油管线 ,基于管线腐蚀检测数据 ,对 1km长度的管道进行失效概率统计分析得到的腐蚀速率能够对管线全线的安全状况做出合理预测 ,从而为管线的进一步维修与检测提供参考资料。     

Logistic回归及其在概率降水预报中的应用

介绍了一种气象上较少应用的Logistic回归的原理和计算方法，并利用1999年3月1日至2001年5月30日期间，国家气象局T106模式输出的80个物理量场及其导出场资料和福州地区降水的0、1化资料，采用Logistic回归方法，制作春季福州24h降水概率预报，并与事件概率回归方法作了比较。结果表明，该方法对二分类变量有较好的预报效果。     

人工神经网络在矿井突水预报中的应用

突水预报是一项重要的矿井水文地质工作。借助于人工神经网络在处理非线性问题或非结构问题方面的优势,采用BP算法,基于大量矿井突水样本实例建立了突水预报神经网络模型,并将该模型用于实际预报,并取得了较好的效果。结果表明,模型具有较强的实用性。为了提高模型的预测精度,在训练样本的选择上还应具有一定的代表性。     

城市大气污染预报模式的研究进展

介绍了城市大气污染预报模式的国内外研究现状,并对它们采用的预报系统及结果作了简要阐述。美国目前已发展到第三代Momdel-3CMAQ模式系统,中国已开发了3套较成熟的模式系统。文中指出中国城市大气污染预报模式存在的问题,并对发展方向进行了探讨。     

WASP6系统在三峡库区水质仿真中的应用

以1996—2002年三峡库区干流代表性断面水质监测资料为基础，运用WASP6系统对三峡库区水质进行了模拟与预测．结果表明，模拟值与实测值吻合较好，相对误差在15％以下的占92％；在维持现有污染负荷不变的情况下，蓄水前后水质变化不大，各断面水质均可达到地面水环境质量标准中的Ⅲ类或Ⅱ类水质标准；低水位运行的情况下，各断面的水质明显好于高水位运行情况．     

三维灰趋势面分析法在瓦斯涌出量预测中应用

生产现场表明：在一定的地质范围内，矿井瓦斯涌出量的变化是呈一种逐渐的趋势性变化，而不是忽高忽低毫无规律变化的，因而可以用一个三维灰趋势面来描述其变化规律。本文介绍了灰趋势面分析法这种新的矿井瓦斯涌出量预测方法的建模机理和预测思路，并以湖南涟邵矿务局洪山殿矿蛇行山井四煤为例，进行了实际应用，在此基础上，绘制了井四煤层瓦斯涌出量分布的三维灰色趋势曲面，取得了优越于其他预测方法的结果。     

Weibull过程能达到的MTBF的统计推断

一些献在研究Weibull过程时，所导出的系统能达到的MTBF的点估计和区间估计是偏保守的。对定效截尾和定时截尾的两种情况，给出了系统能达到的MTBF的更加接近其真实值的估计。基于已经观察到的试验数据，利用Gompertg MTBF增长模型，给出了在未来某时刻处容易地被推广至多台同型系统的情况。最后用实例将以前的方法和此所给的方法进行了比较。比较的结果表明：以前的方法所导出的结果是偏保守的，此的方法所导出的结果更接近于其真实值，但有时可能是冒进的估计，不过可预先控制这种冒进的概率，比方说，冒进估计的概率控制在只有10^-3，甚至为10^-4。     

模糊神经网络在石油压裂支撑剂研制中的应用

石油压裂支撑剂的研制是一项复杂有难度的技术，受到很多因素的影响。针对研制过程中各项指标具有较大模糊性的特点，应用模糊神经网络系统(FNNS)来获取各影响因素与支撑剂质量的关系模型和预测模型，从而找到原料配比、成球工艺参数、烧结温度与产品质量之间的最佳关系。     

空调用多翼离心风机叶轮的性能预估

采用二维粘性数值模拟方法对三个不同参数的空调用多翼离心风机叶轮进行了数值计算，分析了空调用多翼离心叶轮的内部流场，预估比较了三个叶轮的风量静压性能．预估结论与试验结果相符，说明了在空调用多翼离心风机设计中可以采用数值模拟技术对叶轮性能进行预估，以减少实物模型试验，缩短产品开发周期，降低产品开发成本。