Computing the variance of the forecast error for the holt-winters seasonal models

This paper presents expressions for the variance of the forecast error for arbitrary lead times for both the additive and multiplicative Holt-Winters seasonal forecasting models. It is shown that even when the smoothing constants are chosen to have values between zero and one, when the period is greater than four, the variance may not be finite for some values of the smoothing constants. In addition, the regions where the variance becomes infinite are almost the same for both models. These results are of importance for practitioners, who may choose values for the smoothing constants arbitrarily, or by searching on the unit cube for values which minimize the sum of the squared errors when fitting the model to a data set. It is also shown that the variance of the forecast error for the multiplicative model is nonstationary and periodic.     

低功率激光作用下的热透镜效应

采用COMSOL Multiphysics 5.5软件构建的模型研究了透镜焦距变化与激光功率变化的关系,利用理论分析设计实验方案并确定热透镜焦距计算公式.通过实验探究了低功率激光作用下的热透镜效应,实现了低功率激光作用下热透镜效应的可视化,测得酱油透镜为热凹透镜;使用刀口法测量激光半径,得到热凹透镜的焦距,实验相对误差为3.6%;以焦距为热透镜效应的强度参照量,得到热透镜效应的强度与光功率呈正相关关系.     

基于补偿激励的电动汽车与电网联合优化调度

为减少电动汽车(EV,Electric Vehicle)无序充放电对电网造成的冲击影响和促进新能源消纳,考虑EV集群的储能能力和可调备用负荷特性,提出一种基于补偿激励用户引导的电动汽车-新能源-区域电网联合优化调度控制策略。充分考虑车主充放电意向和所能接受的充电成本,建立EV充放电服务系统(EV-CDSS,Electric Vehicle Charging and Discharging Service System)。利用接入系统的EV集群储能作用,辅助区域火电,平抑区域电网功率的波动,改善EV无序充放电,并提高区域电网稳定性和节省EV充电成本。以典型的区域配电网负荷及风光电厂输出功率数据为例,通过仿真,验证了所搭建的EV-CDSS及控制策略的可行性和有效性。     

修正Kawahara方程解的一个光滑性质

设u(x,t)为修正Kawahara方程((е)u)/((е)t) au 2((е)u)/((е)x) β((е)3u)/((е)x3) γ((е)5u)/((е)x5)=0初值问题的解,用u1(x,t),u2(x,t)分别表示u(x,t)的线性部分和积分部分,证得当初值φ∈Hs,s≥1时,u2(x,t)∈Hs 1.     

基于全局折扣的统计语言模型平滑技术

数据平滑是用来解决统计语言模型在实际应用中遇到的数据稀疏问题.现有平滑技术利用不同的折扣和补偿策略来处理数据稀疏问题,在计算复杂性与合理性方面各有其优缺点.针对二元模型,笔者提出了一种基于全局折扣GD(Global Discount)的平滑技术,其基本思想是对模型中每个二元对的频率值都进行不同程度的折扣,并用低阶模型对零概率事件进行补偿,通过极小化困惑度原则体现了模型的合理性.实验结果表明该平滑技术优于目前常用的Katz平滑技术.     

短时交通流预测FSMSVR模型

针对城市道路短时交通流的复杂非线性特点和以往的预测仅考虑典型交通条件（无交通事故等突发事件）的现状,结合交通流的特征,提出了一种有限状态机支持向量回归模型（finite state machine of support vector regression model,FSMSVR）的短时交通流预测机制. 通过线性回归算法和指数平滑算法划分交通流状态,根据各状态特点结合支持向量回归算法建立有限状态机工作机制,实现涵盖典型和非典型交通条件的短时交通流预测. 通过实验例证,对比了FSMSVR模型和传统SVR模型对城市道路6min交通流的预测,研究结果表明,该预测机制能够提高预测精确度,在非典型条件下有着较好的预测表现.     

高斯型信道容量函数的特征

利用泛函分析的思想研究高斯型信道容量函数的特征,给出了经典信息理论中高斯型信道容量函数特征的一种新的证明方法.证明了不带有反馈的高斯型信道容量函数Cn,Z(P)和带有反馈的高斯型信道容量函数Cn,FB,Z(P)都是关于平均功率P的凹函数;同时证明了Cn,Z(P)是关于噪声Z的凸函数,Cn,FB,Z(P)却是关于噪声Z在某种意义上的凸函数.这些结果将有助于高斯信道容量的研究.     

基于数据场联合决策图改进的GMM聚类

针对传统聚类方法在处理复杂电磁环境下的雷达信号时存在的聚类质量低、参数需要人为设置、易受孤立噪声脉冲干扰等问题, 提出一种基于数据场联合决策图改进的高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)聚类算法。将数据场理论应用于数据对象密集程度的表征, 生成势能距离决策图, 进而自动实现聚类数目和中心点的选择, 最后结合GMM聚类实现对数据对象的聚类划分。仿真实验结果表明, 在脉冲到达角、脉宽、载频等参数存在较大抖动, 测量误差以及存在孤立噪声脉冲干扰和脉冲丢失时, 本文方法相较于现有典型分类方法具有更好的分选效果。     

高斯定理的理解与应用

文章论述了高斯定理源于库仑定律，依赖于场强叠加原理，场强通量与场线通量均遵从高斯定理；高斯面上的场强是其内外所考虑的电荷产生的合场强；构建体系高斯面，局部高斯面求解场强问题。