基于小波分解的月径流预测校正模型研究

根据小波分析理论,建立了月径流序列的小波分解预测校正模型。该模型通过小波分解方法将月径流非平稳时间序列分解为多个细节信号序列和一个逼近信号序列,然后运用平稳时间序列的ARMA模型对各信号序列分别进行预测,最后再对各序列预测结果的和进行校正。以长江的宜昌站和寸滩站的月径流资料为例,分别采用ARMA模型、季节性ARIMA模型、BP神经网络模型以及所建立的小波分解预测校正模型进行模拟预测,并讨论了小波分解尺度数对小波分解预测校正模型的影响。结果表明,所建立的小波分解预测校正模型较其它模型具有更高的预测精度,并且尺度数对月径流序列模拟预测的效果没有显著的影响。     

基于ARMA模型的故障率预测方法研究

在对比多种时间序列模型的基础上,结合故障率预测的特点,得出了自回归一移动平均混合模型(简称ARMA模型)是其中最适用于使用阶段故障率预测的方法这一结论.给出了基于ARMA模型的故障率预测的基本思想、预测模型、实施步骤,并按此法对某航空公司波音飞机故障率进行了预测,说明ARMA模型适用于故障率预测,且预测结果准确性较高.     

基于灰色组合模型的校准间隔优化仿真

针对测量仪器校准间隔的优化问题,分析了历史校准数据的特征,描述了校准数据动态发展的数学模型,提出一种灰色组合模型进行校准间隔的预测仿真。灰色组合模型的思想是:采用灰色GM(1,1)模型预测历史校准数据序列的趋势性成分,同时引入AR模型、BP人工神经网络模型和马尔可夫模型三者的组合模型预测随机性成分。仿真实验表明:灰色组合模型适应了校准数据小样本、非线性的特点,适合用于校准间隔的预测仿真。     

舵机带宽对Ⅱ型PIO预测影响研究

针对舵机带宽影响Ⅱ型PIO预测结果的问题,提出对有限舵机带宽人机系统运用高度饱和描述函数模型进行Ⅱ型PIO预测。基于描述函数法分别建立了速率限制舵机的正弦输入/三角输出描述函数模型和高度饱和描述函数模型,研究了两种模型在Ⅱ型PIO预测中的使用域。对有限舵机带宽人机系统,分别运用高度饱和描述函数模型及正弦输入/三角输出描述函数模型进行了Ⅱ型PIO预测。仿真结果表明,在进行Ⅱ型PIO预测时需考虑舵机带宽的影响,应用高度饱和描述函数模型可提高预测结果精度。     

企业财务危机非线性组合预测方法及实证

针对组合预测比单项预测具有更高的预测精度,而线性组合预测方法在建模与预测方面存在着较大的局限性,提出了一种基于模糊神经网络的预测上市公司财务危机的非线性组合建模与预测方法,并给出了相应的混合学习算法。通过与多元线性回归模型、Fisher模型和Logistic回归模型的预测结果对比表明,该方法具有预测精度高、学习与泛化能力强和适应性广的优点。     

地形跟随中航迹跟踪模型预测控制方案设计

针对地形跟随飞行中的航迹跟踪问题,设计了航迹跟踪模型预测控制器,并讨论了模型预测控制中时域参数切换的自适应方案设计。首先,结合被控对象的特点,设计了用于实现全局稳定跟踪参考航迹的模型预测航迹控制器,并对控制器展开了稳定性分析。然后,充分发挥模型预测控制的预测能力,进行了航迹跟踪方法和综合误差评价策略设计。同时,通过分析不同航迹段的跟踪需求,设计了自适应调整模型预测控制中时域参数的优化方案。仿真验证结果表明,自适应方案相比固定时域方案航迹跟踪精度更高、飞行颠簸小、稳定性好,预设的评价指标函数能有效评估跟踪性能。     

分布式模型预测控制方法的研究

对分布式模型预测控制的相关领域进行评述,从应用角度对分布式模型预测控制进行分类,分析了模型结构的分解方法,控制问题分解及各控制子问题的求解方法,以及各控制器之问如何交换信息以取得最优解.概述了不同分布式模型预测控制策略的系统分析成果,对现有研究的不足进行了评述,提出了分布式模型预测控制算法的进一步发展方向.     

人民币汇率预测的两种模型

通过对汇改后人民币对美元汇率的波动情况进行分析,采用周期-ARMA模型和多变量的CAR模型,对人民币汇率进行短期预测.结果表明,两种模型都能对原始数据达到很好的拟合,对于实际的预测分析,周期-ARMA模型的预测结果较为平稳,而参考了恒生银行汇价的CAR模型对汇价的波动更加敏感.因此,利用两个模型进行组合预测,可以得到更高的预测精度.     

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。     

无偏灰色Verhulst模型及其应用

针对灰色Verhulst模型自身所固有的偏差, 提出了无偏灰色Verhulst模型.利用递推解法,给出两种初始条件下无偏灰色Verhulst模型的递推预测公式. 结果表明,无偏灰色Verhulst模型对传统灰色Verhulst模型预测公式所表达的S型曲线进行模拟和预测具有完全重合性,完全消除了灰色Verhulst模型自身固有的偏差,也避免了以往建模方法由差分方程向微分方程的跳跃导致的误差.实例分析表明,无偏灰色Verhulst模型使得传统模型的模拟与预测精度得到了显著改善.     

极大极小问题的广义投影型解法

讨论一类带约束的极大极小问题并给出一个广义投影型的算法，利用问题的特性而使算法有较简单的结构。     

工程飞行仿真实时管理调度模型的研究与实现

结合某大型工程飞行模拟器的开发,为实现复杂飞行仿真系统的快速构造和实时调度,基于客户/服务模型,建立了一种面向分系统服务对象的管理调度模型。本文首先介绍了该工程模拟器的结构与功能,然后对这种管理调度模型进行了详尽阐述,并给出了该模型在工程中的具体实现。     

THE EXISTENCE OF JENSEN BOUNDARY POINTS IN COMPLEX BANACH SPACES

Inthelasttenyears,severalremarkableresultswereestablishedinthegeometricaltheoryofinfinitelydimensionalcomplexBanachspaces.In[1],A.V.BukhvalovandA.A.DanilevichhaveintroducedtheanalyticRadon--NikodympropertyincomplexBanachspaces,whichcanbeseenastheanalyticanalogueofthewell-knownRadon-NikodympropertyconcerningtherealstructuresofBanachspaces.TheanalyticRadon-Nikodympropertyhasbeenextensivelystudied(see[2--6]),onecancharacterizetheanalyticRadon-Nikodympropertyintermsoftheconvergenceofplurisub…     

函数S-粗集与图像识别

函数S-粗集是以函数等价类定义的,它具有规律特性,图像具有特征,特征存在着规律,将函数S-粗集的规律特性嫁接,应用到识别理论中。给出图像特征F-下近似规律,F-上近似规律的生成,及规律模型,给出图像特征规律F-识别对结构,并对图像F-识别给出特性分析。图像F-识别是一种新的识别方法,已经成为识别理论研究中的一个新的研究方向。     

遗传算法在货位精确选址中的应用研究

结合作者开发自动化立体仓库的实际经验，首先对自动化立体仓库中取、放货和倒库作业时货位状态不符合要求，如何重新确定最优货位的问题，以及大型仓库有多台货物转移台车同时作业，如何优化调度的问题进行分析，然后从人工智能的角度，借助遗传算法，提出了一种优化方法。该设计方法在实际应用中获得了良好效果。     

A Tree Structure Storage Model of BOM

1　 The Structure Analysis of BOMIn recentyears civil enterprises in increasing numbers begin to recognize the significance ofimplementing MRP .One key step of implementing MRP is building dependable BOM( Bill of Material) .so a reliable and high flexible BOM storage form should be built.Billof Material,BOM,which is the Technique document on illuminating the productstructure,is used to demonstrate the structure and relationship between the final product( never processed in current en…     

变点理论在极值分布阈值选取中的应用

极值理论已经被广泛应用于解决金融、保险等领域的厚尾分布问题，而阚值的选取一直是极值理论实际应用的难点和重点。在已有研究成果基础上。本文尝试引入变点理论进行定量化的阈值选取。分析了变，最理论进行阚值选取的基本原理和方法，利用Burr分布产生的随机样本进行模拟，得到了较好的效果。并在此基础上运用S＆P500和Danish火灾保险数据进行了实证分析。     

具有时滞的区间大系统的鲁棒稳定性

应用Lyapunov函数方法讨论了具有时滞的区间大系统的鲁棒稳定性,给出了该系统鲁棒稳定的充分条件,同时还讨论了一类不确定时滞大系统的鲁棒稳定性,最后给出了结果的示例并与前人的结果进行了比较。     

Modelling of the Relaxation Least Squares-Based Neural Networks and Its Application

A relaxation least squares-based learning algorithm for neural networks is proposed. Not only does it have a fast convergence rate, but it involves less computation quantity. Therefore, it is suitable to deal with the case when a network has a large scale but the number of training data is very limited. It has been used in converting furnace process modelling, and impressive result has been obtained.     

广义椭圆曲线数字签名动态用户认证机制

基于口令的身份认证机制是分布式系统安全体系的重要组成部分。利用一个无需求逆的广义椭圆曲线签名算法构造了一个动态远程用户认证方案:GECSA方案。该方案基于“质询响应”机制,无需时戳,其安全性基于单向Hash函数和椭圆曲线离散对数计算的困难性,包括注册阶段、登录阶段、认证阶段和更改口令阶段,允许用户自主选择并更改口令,实现了双向认证;具备完备性和不可转让性,是一个低开销的、安全的远程用户认证机制。