EKF在多变量混沌序列辨识中的应用

运用扩维技术以及扩展卡尔曼滤波算法的跟踪辨识特性同步实现对多变量混沌序列的精确预测和混沌系统主动态方程的参数辨识。利用典型混沌方程与所观测时间序列的吸引子特性比较，较准确地确定系统初始状态。对理想Roessler三个变量的时间序列和大连市气温降雨二变量时间序列进行仿真并与递推最小二乘法进行比较，结果表明该方法的有效性。     

现代企业财务状况分析与评价指标体系的构建

财务分析,是指财务分析主体利用会计资料及与之有关的其他数据资料,通过计算财务指标,采用一定的方法对企业财务活动中的各种经济关系及财务活动结果进行分析、评价,为财务决策、财务诊断、咨询、评估、监督、控制提供所需财务信息。其实质是财务分析主体对会计信息进一步进行加工、运用的过程。在此过程中,财务分析主体对财务分析的要求就是财务分析所要达到的目的。     

神经网络模型下的土石坝安全监测仿真研究

基于人工神经网络并结合土石坝渗压监控物理模型,采用遗传学习算法对神经网络BP模型的初始权重进行优化,建立了土石坝渗压预测仿真BP模型,对土石坝的渗透压力及时间等特殊因素进行计算机仿真。在此基础上将这些知识信息分布于各神经元的连结点,实时显示土石坝渗透压力变化状况,为土石坝安全监测管理提供了一种理想的资料分析模式。实例应用山西省文峪河水库的历史资料进行训练、预测和计算机仿真,结果表明,该算法收敛速度较快,仿真精度较高,为土石坝安全监测系统的资料分析提供了一种新思路和新方法。在大坝安全运行和管理中,意义重大。     

基于改进典型相关分析的混沌时间序列预测

典型相关分析是目前常用的研究两个变量集间相关性的统计方法.针对线性典型相关分析法不能揭示变量间非线性关系,因而不适用于混沌系统等问题,将核典型相关分析与径向基函数神经网络相结合,提出了一种改进的核典型相关分析方法以解决映射空间样本未知及逆矩阵求解困难等问题.首先利用两个径向基函数神经网络,通过训练使两个网络输出之间的相关系数达到最大,可同时得到两组典型相关变量.然后建立预测模型,对Lorenz混沌方程及大连月气温与降雨二变量混沌时间序列进行仿真,并与传统的线性回归预测方法进行比较,多组仿真结果证明了所述方法的有效性.     

城市生态文明建设的评价指标体系构建及综合评价研究——基于江西省11个地级市的实证分析

基于生态经济、生态环境、生态文化、生态制度及生态人居5维度,构建了内涵更丰富的生态文明建设评价指标体系.以江西省11个地级市为研究对象,结合层次分析法与TOPSIS法,对江西省生态文明建设及其5维度进行综合评价.结果显示:江西省生态文明建设5维度的水平都较低,在其发展过程中都存在产业结构调整、节能减排、环保投资、人民生活等多方面问题; 江西省生态文明建设的5维度之间的发展状况存在一定程度的不协调性,且其中生态人居建设与其余4维度之间的矛盾表现都最为显著.     

河道水量还原计算中的遗传BP人工神经网络方法

将遗传算法GA及人工神经网络BP算法结合起来运用于河道水量的还原计算.结果表明:基于GA BP的河道水量还原优化算法能够克服BP算法自身不可优化的弊病,较好地改善网络全局寻优能力,提高网络速度,防止网络陷入局部最小值.同时该算法较确切地反映出河道水量还原计算中河道水量形成非线性这一本质现象,提高了河道水量还原计算结果的精度.     

缓闭式蝶阀消除水锤效果仿真及试验研究

基于特征线法理论,利用数值求解方法,结合实际,进行了回龙高扬程供水工程缓闭式蝶阀消除水锤的计算机仿真和现场测试研究,取得了二者相互吻合的结果,得出了缓闭式蝶阀消除水锤效果良好,可满足该供水工程安全运行的结论,从根本上消除了水锤消除器与逆止阀联合控制水锤引起的拒动作和实际运行中带来的高能耗的影响,对高扬程及长距离供水的安全生产意义重大。     

基于相空间同步的多变量序列相关性分析及预测

针对多变量混沌序列相关性分析中各分量幅值之间可能没有明显的相关性,但在其相空间邻域内会产生同步特性的问题,提出一种从相空间同步角度研究两个变量间相互依赖关系的非线性相关分析方法。首先按照对应的时间标记将原始变量相空间中的邻域点向另外一个变量中进行投影,分析映射前后邻域半径的变化,在此基础上定义一种度量变量间非线性相关性的评价指标。最后构建多变量局域预测模型,实现对多变量混沌序列的精确预测。仿真实例验证了结果的有效性。     

企业财务状况分析中的长期投资与运营能力分析

企业营运能力是指企业充分利用现有资源创造社会财富的能力,用来分析评价企业资产的利用程度和营业活力。资产利用程度的分析又称资产运用效率分析,因此,企业营运能力分析又称资产利用效率分析。