动态多项式分布模型及Bayes预测

给出了观测值服从多项式分布的动态多项式分布模型, 并在自然参数Ｂｔ 与状态参数θｔ之间满足ｆ（Ｂｔ） ＝ Ｆ′ｔθｔ 的假设下, 利用共轭分布给出了动态多项式分布模型的修正递推及其预测     

指数寿命系统可靠性增长的动态Bayes评估方法

针对产品研制过程存在多阶段的试验信息和产品性能参数呈现动态变化的特点,提出一种Bayes框架下指数寿命系统失效率的动态Bayes评估方法.该方法依据产品研制过程中不同阶段的试验数据,利用AMSAA模型对系统失效率的变化趋势进行描述,进而对新批次的产品失效率进行预测,并由最大熵方法给出产品失效率验前分布的确定方法,再结合产品少量的现场试验数据,对新批次的产品失效率做出Bayes评估.最后通过实例对比分析,表明该方法很好地解决了小子样指数寿命产品的可靠性试验评估问题.     

成败型系统可靠性增长的动态Bayes评定方法

针对产品研制过程存在多阶段的试验信息和产品性能参数呈现动态变化的特点,提出一种Bayes框架下成败型系统可靠性的动态评估方法.该方法依据产品研制过程中不同研制阶段的试验数据,利用离散AMSAA可靠性增长模型对产品可靠性的变化趋势进行描述,进而对新批次的产品可靠性进行预测,并由最大熵方法给出产品可靠性验前分布的确定方法,再结合产品少量的现场试验数据,对新批次的产品可靠性做出Bayes评估.最后通过实例对比分析,表明该方法很好地解决了小子样产品的可靠性试验评估问题.     

Barlow-Scheuer可靠性增长模型的Bayes限

在本文中,基于共轭型先验分布与无信息先验分布,对Ｂａｒｌｏｗ＆Ｓｃｈｅｕｅｒ提出的顺序约束的三项分布可靠性增长模型,推导了研制试验的最后阶段之可靠性Ｒｍ与Ａ型失败概率ｐ０的Ｂａｙｅｓ精确限。为了满足工程实践的需要,给出了Ｒｍ的高精度近似限,并用数值例说明了这些方法。     

动态多模型指数平滑法融合的在线预测方法

针对传统预测算法实时性差、难以适应多种数据变化情况、参数无法根据数据的实时变化进行在线调整等问题,提出了一种动态多模型指数平滑法融合的在线预测算法。该算法根据历史数据的预测误差,动态调整指数平滑法的平滑系数,以及1次、2次、3次指数平滑法的融合权值,实时得到对传感器测量参数的准确预测。仿真表明,该算法在多种数据变化情况下均优于单一采用指数平滑法。     

动态多模型指数平滑法融合的在线预测方法

针对传统预测算法实时性差、难以适应多种数据变化情况、参数无法根据数据的实时变化进行在线调整等问题,提出了一种动态多模型指数平滑法融合的在线预测算法。该算法根据历史数据的预测误差,动态调整指数平滑法的平滑系数,以及1次、2次、3次指数平滑法的融合权值,实时得到对传感器测量参数的准确预测。仿真表明,该算法在多种数据变化情况下均优于单一采用指数平滑法。     

时用水量预测的自适应组合动态建模方法

利用随机过程及时间序列分析手段,根据用水量序列季节性、趋势性及随机扰动性的特点,建立了用水量预测的自适应组合平滑模型。利用递推最小二乘算法及卡尔曼滤波算法解决了模型参数的动态估计问题。该法经实例验证,预测误差较小,可满足供水系统调度的实际需要。     

基于C-R模糊模型的预测控制的动态特性分析

提出了C-R模糊模型的辩识递推算法和C-R模糊模型的非缌挂预测控制算法。文中给出了C-R模糊模型的预测控制的动态特性分析，并得到了与线性预测控制理论相对应的C-R模糊模型的非线性预测控制稳定性定理，它对分析非线性预测控制具有一定的指导意义。     

企业失败动态预测的ARMA-EWMA模型及其应用

利用ARMA模型的时间序列分析和EWMA控制图对过程变异的加权累加记忆特征．以图示化的形式研究企业失败演化路径。实证结果显示．ARMA-EWMA模型能够预测出企业由缋效好向差转变的转折点，预测失败趋势；在预测精度上．ARMA—EWMA模型与统计判别Fisher模型、Logit模型近似，表现出较高的预测正确率，但在中长期预测上，ARMA—EWMA模型优于统计判别模型。     

基于弹性变结构DDBN网络的空战目标识别

采用离散动态贝叶斯网络的直接推理方法作为基础,提出弹性变结构离散动态贝叶斯网络的概念,构建了空战目标识别的弹性变结构离散动态贝叶斯网络模型,给出了相应的推理算法,以此克服了离散静态贝叶斯网络和定结构离散动态贝叶斯网络在目标分类识别过程中出现的问题。通过仿真结果对比,表明该方法可以综合各个时刻各种被观测到的确定和不确定信息,从而更为有效的实现目标的分类和识别。     

灰色GM模型及其应用

灰色ＧＭ模型及其应用刘希强（聊城师范学院灰色系统研究所，山东２５２０００）ＧｒｅｙＭｏｄｅｌｓａｎｄＩｔｓＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓＬｉｕＸｉｑｉａｎｇ（ＬｉａｏｃｈｅｎｇＴｅａｃｈｅｒｓ’Ｃｏｌｌｅｇｅ，Ｓｈａｎｄｏｎｇ２５２０００）Ａｂｓｔｒａｃｔ...     

Forecasting Practice from Box-Cox Transformation Models

ＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇＰｒａｃｔｉｃｅｆｒｏｍＢｏｘＣｏｘＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎＭｏｄｅｌｓＧａｏＲｅｎｘｉａｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｐｐｌｉｅｄＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＡｃａｄｅｍｉａＳｉｎｉｃａ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８０，Ｐ．Ｒ．...     

动态经济系统中的一种预测方法研究

提出了一种适合于动态经济系统的预测方法．本文注意到静态因果预测模型直接用于动态预测时所存在的缺陷,提出了一种补偿模型用以对因果预测结果作加性补偿．补偿模型试图从经济系统及其变量的历史数据中发掘有关系统发展变化的动态信息,并从对这些信息的分析中得出加性补偿量．     

配水管网测压点的动态组合预测方法

通过对测压点水头序列的统计分析 ,得到其周期性、趋势性及随机扰动性的变化规律 .利用时间序列分析手段及动态建模方法建立了配水管网测压点的动态预测模型 ,利用加权递推最小二乘法 ( RLS)解决了模型参数的动态估计问题 .经实际供水系统使用验证 ,该法预测误差小 ,适应性强 ,可应用于供水系统的实际运行中.     

基于贝叶斯-神经网络的动态回归建模与预测

结合贝叶斯网络和神经网络，提出了一种建立数据驱动型的动态线性回归系统模型的方法。基于这种模型采用自然连接型的知识分布，形式化各种各样的信息，结合贝叶斯方法，执行贝叶斯网络的持续学习过程；采用指数寿命型的连接权值改进径向基神经网络，优化输入数据，提高计算速度；采用改进的遗传算法，实现神经网络的动态自适应。基于上述方法，实现了线性回归系统动态建模与实时预测。仿真试验说明该方法是有效性。     

基于PSO在线优化的多模型自适应动态矩阵控制

针对常规的自适应动态矩阵控制算法,在实际被控对象的模型参数发生突变时,系统的瞬态响应较差,提出了基于PSO在线优化的多模型自适应动态矩阵控制方法。对一类含跳变参数的单输入单输出离散时间被控对象,在模型参数范围未知情况下,以自适应模型参数为依据,经规则判断后通过所提出的基于双群体深度搜索的粒子群优化（PSO）算法在线优化自适应模型参数,并通过所定义的模型相似度自动建立多个固定模型。通过指标切换函数找到当前最优控制器。仿真结果表明,该方法明显优于常规的自适应动态矩阵控制算法,说明了该方法的有效性和可行性。     

石油开采动态预测模型及经济评价

本文根据油田在开采过程中特点，初步建立了石油开采的动态预测模型，并对模型的运用价值进行了讨论，最后给出了模型在某大油田开采的技术参数估计和经济评价中的应用．