一种改进的遗传优化算法在网络故障预测中的应用

模糊逻辑控制器(FLC)模型简明，易于利用专家知识，适应能力强．适用于多输入、具有不确定因素、非线性系统的控制。随着系统复杂度的提高，直观经验获取难度变得越来越大．既难表述，又难使用。本文针对网络系统中故障的预测和诊断问题，将遗传算法与前馈网络结合，提出了一种基于BP的遗传优化改进型算法(RGA—BP)，并与经典BP算法结果作了比较，迭代步骤很明显的减少，精度明显提高。     

模糊综合评判法在土体冻胀灾害预测中的应用

采用模糊综合评判法对土体的冻胀进行预测具有优越性。在目前的研究中，指标权重的确定片面地采用主观法或客观法，得到的指标权重具有一定的片面性。文中提出的模糊评判模型中指标权重的确定方法采用主观和客观赋权相结合，实现了主观判断与客观评价的统一，使评价更加客观、真实、有效。文后的实例预测分析结果表明，所提出的模型合理，切实可行。     

N阶线性跟踪-微分器及其在电力系统相角预测中的应用

证明了一种N阶线性跟踪一微分器的收敛性。由于该线性跟踪一微分器的结构参数和跟踪性能对噪声和对象有一定的敏感度和依赖性，采用自适应遗传算法对三阶线性跟踪一微分器的结构参数进行了优化，以期获得较好的参数匹配，提高跟踪预测的精度和速度。将优化后的三阶线性跟踪一微分器用于电力系统参考相角预测研究中，仿真结果证明，优化后的三阶线性跟踪一微分器具有较好的跟踪性能和预测精度，满足电力系统相角预测的要求。     

利用“球壳失稳”理论确定煤与瓦斯突出瓦斯压力临界值

通过实验分析得出了马家沟矿9—12、12煤层初始释放瓦斯膨胀能与瓦斯压力的线性关系，从而确定了马家沟矿深部水平9—12、12煤层煤与瓦斯突出瓦斯压力临界值，为深部水平煤与瓦斯突出预测提供了依据。     

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。     

基于反馈加权组合的电力市场下中长期负荷预测方法

本文简单分析了几种常用的中长期负荷预测方法存在的缺点,针对电力市场环境下对负荷预测精度的高要求,提出了一套精度较高且实用的中长期负荷预测的方法.应用该方法对广西某地方电网进行负荷预测,计算结果表明,该方法的预测结果误差小,在实际预测领域有较高的实用价值.     

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.     

利用线性预测残差的语音去噪方法

语音信号中经常混有加性噪声,噪声的存在会使语音处理系统的性能急剧下降,因此语音去噪是语音信号处理中的关键技术之一.提出一种利用线性预测残差去除语音中的加性白噪声的方法,实验结果表明,该方法可以有效地去除语音信号中的加性白噪声,并且保持语音信号较好的清晰度和可懂度.     

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.