基于最大 Lyapunov 指数的改进预测模型及其在城市用水量短期预测中的应用

参照计算Lyapunov指数的Wolf方法,考虑预测中心点与邻近点和上一个演化点的夹角,对混沌理论基于最大Lyapunov指数的预测方法进行了改进.通过对城市用水量短期预测的实例研究,将改进算法与传统算法进行比较.结果表明,与传统算法相比,改进算法的预测精度在整个预测周期内提高了10.2%,在最大可预测时间尺度内提高了1.1%.     

基于尖点突变理论的基桩极限承载力判定及预测

将尖点突变理论应用于基桩极限承载力判定及预测中,建立了基桩极限承载力判定及预测的尖点突变模型,提出了根据尖点突变理论进行基桩极限承载力判定及预测的4类判定方法,对判定方法的2种适用情况进行了分析.将4类判定方法与文献中的判定方法进行了比较.结果表明,判定思路Ⅳ可用于工况1情况下极限承载力的进一步判定.经静载荷试验数据验证,对基桩刺入破坏、屈曲破坏的极限承载力判定及预测,建立的尖点突变模型均有较好的适用性,可由判定思路Ⅱ在工况2的情况下,进行基桩极限承载力的预测估计.     

基于灰色系统理论的中医医院门诊工作量分析及预测研究

门诊量的准确预测可以更好地为门诊医疗资源的有效配置提供决策支持,合理安排门诊资源可大大降低病患的就诊难度,增加病患的就诊意愿,同时也可在一定程度上提高医院的效益.通过提出一种两阶段灰色预测模型对安徽中医药大学第一附属医院门诊量进行预测,对第一阶段灰色预测残差进行二次分析,克服以往单一灰色预测方法所具有的局限性,提高预测精度.最后,通过一个实例对所提方法进行验证,结果表明,所给模型具有较高的预测精度.     

随机非线性系统的在线修正参数预测滤波PID控制

针对一类随机NARMAX模型,分析了其可采用PID控制的约束条件.提出采用辅助模型的可克服算法病态的遗忘因子递推最小二乘算法对被控对象进行参数估计,利用动态切平面逼近的预测算法对系统输出进行预测,基于一具有预测控制性能的增量型预测滤波PID控制算法,根据可克服算法病态的直接极小化指标函数自适应控制算法和Robbins-Monro算法,给出了具有在线修正PID控制参数和加快PID控制参数收敛速度的随机NARMAX模型的自适应预测滤波PID控制算法.仿真研究表明:因给出的PID控制算法具有预测控制性能和在线修正参数性能,故系统具有较好的控制品质.     

基于GM包络模型的可转换债券价格区间预测

研究利用GM包络模型预测可转换债券价格的运行区间.提出了一种适用于预测可转换债券价格运行区间的GM包络模型.利用这个模型实现了对W转债价格运行区间的预测,并得到了较好的预测结果.该工作为可转换债券价格运行区间的预测探索了一条新的途径.     

有限制位置参数下单收缩预测量的改进

考虑有限制位置参数下随机变量的统计预测问题. 利用可得到的相关数据及参数间的两种不同序限制, 对随机变量的单收缩预测量进行改进, 得到了不同序限制下的改进预测量族, 并探讨了改进预测量族之间的关系.     

建筑用户在室行为预测新方法

准确预测建筑用户在室行为可显著提高建筑能耗模拟精度,并进一步帮助建筑设计及运行控制优化.当前进行在室行为预测时所采用的主要是基于隐马尔可夫链方法的数学模型,该模型考虑了在室行为的时间关联性,可平稳有效地预测在室行为.然而现有隐马尔科夫模型难以准确描述在室行为动态变化规律以及在室行为与可观测参数之间的关联,降低了模型预测精度.针对该问题,本文提出一种基于状态转移的时变隐马尔科夫模型.该模型采用时变状态转移概率矩阵量化不同时刻在室行为的动态变化特征及关联,同时该模型基于状态转移计算可观测参数的概率分布以定量描述在室行为对可观测参数的影响.本文采用比利时某办公室在室行为数据库进行了相关建模和验证,结果表明该模型可更有效地捕捉在室状态变化,从而提高了在室行为预测精度.     

基于RBF神经网络的高铁客运枢纽客流参数预测方法

客流参数预测是实现枢纽客流安全状态预警的重要手段,针对枢纽客流参数的预测问题,提出了基于RBF神经网络的高铁客运枢纽客流参数预测方法,通过对高铁综合客运枢纽内瓶颈点的短时客流参数信息进行预测,对客流的拥堵或滞留状态进行及时预警. 实验证明基于RBF神经网络的高铁客运枢纽客流参数预测方法能够对瓶颈点未来短时内的客流参数信息进行较准确地预测,并可较好地反映滞留客流状态.     

关联交叉口短时交通流可预测性分析及组合预测算法

文中首先根据交叉口交通流参数时间序列的相关性对关联交叉口进行定义,给出关联交叉口短时交通流可预测分析的几个定量指标,以及交通流时间序列最大Lya-punov指数的计算方法;然后提出在短时交通流时间序列的可预测分析基础上,选取一组预测模型并建立基于RBF网络的非线性组合预测模型,提出了关联交叉口短时交通流的组合预测算法;最后对实测短时交通流进行仿真试验,结果表明组合预测方法相对于单项预测方法具有更好的预测性能.     

道路超限超载预测的灰色马尔可夫模型

文章针对超限超载预测数据量小、随机性大、影响因素复杂等特点,采用灰色模型预测和马尔可夫预测相结合,提出了一种超限超载预测的灰色马尔可夫预测方法.该方法利用历史信息建立超限超载的灰色预测模型,根据结果把超限超载划分为若干状态,再根据马尔可夫模型建立状态转移模型进行预测.应用该方法对某省的道路超限超载趋势进行了预测,实验表明,由于灰色马尔可夫模型充分利用历史数据信息,模型的预测精度高于灰色模型预测精度,可用于道路超限超载预测.     

开放式题库系统模型的研究

本文在深入分析现有典型题库系统的架构模型基础上，设计并提出了“师生共同控制信息传递”模式的开放式网上题库多统模型．同时对该模型的设计和实施方式进行了深入的探讨。     

网络控制系统具有时延补偿的离散滑模预估控制

基于线性时不变被控对象的网络控制系统的离散模型,研究了系统滑模控制器的设计问题.在系统状态预估的基础上,构造了具有时延补偿的滑模超平面,提出了完全消除抖振的滑模控制方法.利用李雅普诺夫方法证明了该控制器可保证系统的稳定性且不要求网络诱导时延小于一个采样周期.以伺服系统为对象的仿真实例验证了该方法的可行性和有效性.     

强夯加固深度的应力波分析法初探

讨论强夯的应力波现象,对土性采用加载时为线性弹塑性和刚性卸载的假定,运用一维应力波理论基础提出确定强夯的塑性波传播范围的计算式,可预估强夯的加固深度     

基于社会建构主义理论的教师培训模式探讨

通过探讨国内教师培训的现状与模式,借助心理学上的社会建构主义理论,对教师培训进行了分析。提出要达到培训效果、实现在职教师培训的目标,我们应该建立起一种动态发展的培训模式,同时要充分认识到教师培训是由培训者、参训者、培训任务和培训环境四大因素综合作用的结果。     

加速BP网络在单桩沉降预估中的动态适应

提出一种学习率自适应加速算法,即采用动态的网络学习率代替在整个学习过程中根据经验选取的传统的学习率,使ＢＰ神经网络的收敛速度得到显著的提高。应用这种神经网络,对单桩沉降预估过程以及信息扩散原理所取得的样本－教师模式匹配,可进行动态的学习。数值模拟表明,加速的学习算法使这种神经网络对问题的解具有动态适应性。     

关于利用多媒体进行公外教学的几点思考

随着现代教育技术的进一步推广,多媒体作为一种现代化教学手段,多媒体计算机辅助教学在课堂教学中发挥着越来越重要的作用,已为广大一线教师所接纳并深受欢迎。因此,如何利用多媒体进行英语课堂教学已成为广大教师研究的课题。我们应根据高校大学公共英语教学的基本现状,研究利用计算机多媒体进行英语教学的最佳模式,以利于节省师资,提高教学效果。     

基于混沌算法神经网络的高校师资预测

本文提出一种基于混沌算法神经网络的师资预测模型,该算法通过在前馈式神经网络连接权空间学习算法的动力学方程中引进一非线性自反馈项,使得网络具有良好的函数近似能力,应用这种算法的神经网络对我国高等院校的师资需求进行预测,为我国有关高等院校的教育决策提供依据.     

“以人为本”的大学英语教师专业发展

随着我国高校教学改革的深入,高校教师的专业发展越来越引起广泛关注。加强高校英语教师自身的专业发展不仅更加符合教学改革的精神,也让教师能更好地迎接新形势下的教学挑战,也对更引起广大的大学英语课程的学习者的学习兴趣起到决定性的作用,更是大学英语教学＂以人为本＂宗旨的完美体现。结合当前的大学英语教师发展现状和面临的问题,从教师专业发展的内涵出发,本文从教学态度,知识储备和教与学的能力三个方面阐述了促进大学英语教师专业发展的基本途径。     

马尔柯夫链模型在师资队伍结构分析与决策中的应用

本文介绍运用马尔柯夫链模型对现有师资队伍进行科学预测，只要给出师资队伍的年龄统计数据和发展规划，运用三个控制模型进行模拟运算，即可求得形成合理师资队伍年龄结构的最佳方案，确定科学的流动率等参数．能够使我们对师资队伍年龄结构的动态变化及其现实的可能性有更深刻的认识，其结果比仅根据规模任务求得的静态需求要更加切合实际一些，同时可将通过预测，求得比较符合实际的补充率，为领导决策提供参考．     

师范院校教师胜任力模型的构建及应用——基于福建省的调查数据

通过文献检索和行为事件访谈,初步选取了36个师范院校教师的胜任力特征,并初步设计调查问卷,进行预调查,形成最终调查问卷。在福建省的问卷调查数据的基础上,运用探索性因子分析法构建了包含师德师风、治学态度、专业能力三个维度共21个胜任力特征的师范院校教师胜任力模型。与其他学者构建的非师范院校教师的胜任力相比,师范院校教师的胜任力模型更强调教师的师德师风。从教师的选拔和聘用、晋升和考核、培训和进修三个方面来看,师范院校教师胜任力模型有应用前景。