贝叶斯理论在光栅动态误差预报中的应用

针对实际测量过程中需要对数据量较少的非平稳性误差进行随机序列建模预报。提出了贝叶斯动态测量误差序列的预报方法。该方法不要求较大的数据量，对序列平稳性无限制，而且在预报过程中间隔插入标准量能有效提高预报精度。设计了一个光栅测长仪动态误差测量实验系统，利用贝叶斯预报方法对其动态误差数据进行建模预报，验证了贝叶斯预报方法的适用性和可行性。     

基于隐马尔科夫模型的浏览路径预测

基于马尔科夫模型的浏览路径预测，仅仅从用户的浏览会话本身出发来预测用户下一步的链接，并不能捕获用户的真正兴趣所在。运用隐马尔科夫模型来分析用户浏览网页的内容，可进一步捕获用户的浏览兴趣，并作下一步的链接预测。当浏览序列长度逐渐增加，系统捕获的用户浏览信息越来越多，此时能够折射出用户的兴趣所在，预测准确率也逐步增加。当浏览序列长度大于或等于8时，预测准确率已经到达80％，提高了预测准确率。     

混合寿命模型下的贝叶斯密度估计(英)

基于一类异族分布的混合寿命模型, 给出了在一/二组样本下的I/II型截尾试验下的贝叶斯密度估计方法; 给出了实例; 并提出了一些问题和解决方法.     

基于BP算法的矿井掘进工作面瓦斯涌出量预测

应用BP人工神经网络理论,建立了矿井掘进工作面瓦斯涌出量的预测模型,克服了由于各因素的不确定所造成的影响,提高了瓦斯涌出量预测的准确性.实际应用表明,预测模型可信,精度能满足要求.     

S45C钢轴向-扭转两阶段载荷下的疲劳寿命预测

针对S45C钢进行了一系列拉压载荷与扭转载荷不同加载顺序疲劳试验,用以考察载荷的改变对损伤和寿命的影响.试验结果表明,先拉压后扭转载荷下失效时的损伤值大于1,先扭转后拉压载荷下失效时的损伤值多数小于1,载荷模式和应力水平共同影响着失效时的损伤值.采用线性损伤律、双线性损伤律、损伤曲线方法和Morrow的非线性损伤律进行了寿命预测.从预测结果的比较看,各模型均具有过于安全的预测趋向.     

地下水埋深动态预测的DAMSM模型

运用动态数据反演建模方法和自记忆性方程，建立了地下水埋深动态预测的DAMSM模型。该模型将动力学计算与用历史数据估计参数相结合，预测时无需分析影响地下水埋深动态的各种因素，只需要有一定长度的地下水埋深动态观测序列资料，避免了众多数据的收集整理。实例预测表明，该模型具有较高的拟合精度和预测准确性。     

单向机织物增强复合材料层合梁弯曲破坏规律

五组单向机织物增强层合梁的弯曲实验表明：层合梁的最大弯曲强度通常并不对应于最后一层破坏时的荷载；铺设角不同的层合梁达到最大承载力时，破坏并不发生在同一层，且总的破坏层数和对应位移都不相同，其破坏形式可以定性预测．研究还表明：根据实测的单层板的非线性本构关系和强度指标，运用经典层合梁理论，可以对非弯扭耦合层合梁的最大承载力和挠度进行预测．     

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。