基于局域支持向量机的海浪水压场混沌预测

针对海浪水压场的短时平稳性,采用局域支持向量机进行预测滤波.首先分析了海浪水压场信号的混沌特性,并根据其混沌特性,提取训练空间中与当前相点的行为特征密切相关的最近邻点作为训练样本对支持向量机进行训练,减少了训练样本的数目,节省了网络学习时间,从而可实时对网络参数进行更新,使支持向量机能够跟随海浪的变化.实际计算表明这种算法能够以较快的学习速度和较高准确度实现海浪预测,能够克服由于海浪的短时平稳性所带来的随时间的增长预测精度下降的问题.     

离散时间探测随机恒速目标的最优搜索算法

针对随机恒速运动目标条件下已知的目标初始位置分布密度和速度分布密度,建立了时变的运动目标分布密度模型和在离散时间点上实施有限区域探测后的目标分布密度模型。以此为基础,提出了依次探测的单次探测发现概率最大的最优搜索准则,计算在该准则下的离散时间点上有限探测域的最优探测位置。最后,给出了一个二维空间搜索算例。