惯导工具误差分离与折合的支持向量机方法

制导工具误差分离与折合是导弹精度评定中的重要问题。由于工具误差分离存在着很强的复共线性,传统的最小二乘方法与主成分方法不能很好的解决这一问题。提出了利用支持向量机方法获得工具误差系数估计的思想,并将估计结果应用用到弹道误差折合中,与最小二乘和主成分方法相比,支持向量机获得的误差系数估计与真值更加接近,分离残差较小,折合得到的全程弹道遥外差更加接近于真实值。     

基于最优LS-SVM的制导工具误差分离与折合

将最小二乘支持向量机方法应用于制导工具误差分离于折合。利用线性核函数获得了工具误差系数的估计,然后利用交叉验证技术推导了最小二乘支持向量机最优参数的选择准则。该准则的计算是基于模型求解的中间参数,所以并没有增加很多的计算量。最后根据六自由度弹道仿真软件进行了特殊弹道与全程弹道的仿真。仿真计算表明,与最小二乘和主成份方法相比,最优最小二乘支持向量机获得的误差系数估计与真值更加接近,折合得到的全程弹道遥外差更加准确。     

基于自适应遗传算法的油田产量灰色预测模型

应用灰色预测建模理论，使用精确差分格式和改进拟合参数的方法，对呈波动变化的数据系列，建立了改进的灰色预测模型,由于拟合参数与误差之间存在着明显的非线性关系，选用自适应遗传算法求取拟合参数最优值，通过对油田产量预测的实例计算表明，改进的灰色模型预测精度明显提高。     

基于核主成分与加权支持向量机的福建省城镇登记失业率预测

选取了影响失业率的19个指标,构建了基于核主成分分析与加权支持向量机的预测方法,给出了具体的预测步骤,并用此方法对福建省城镇登记失业率进行了预测研究.研究结果表明,由于所用预测方法考虑了指标的相关性及不同时期样本的不同重要性并进行了简化降维,拟合及预测都达到了很高的精度,其相对误差都小于1{\%},说明用核主成分分析与加权支持向量机来预测失业率是可行且有效的,并可将其推广到其它领域的预测问题.     

一种基于最优化的极值分布建模方法

为提高极值分布中样本数据序列分布拟合精度,对改进的综合模型采用遗传算法实现分布参数的寻优。建立了灾难性事件的样本极值分布数学模型。采用非线性回归方法导出样本极值与累积概率之间的映射关系,考虑样本极值的上限和拟合的误差,建立了极值分布的综合模型。采用改进遗传算法,将模拟退火算法应用到遗传算法中,以模型误差为目标函数进行优化,从而确定函数模型中的分布参数,实现了拟合精度的提高。     

基于演化建模的IMU误差系数漂移预测研究

将影响IMU误差系数漂移并难于分离的多种因素综合为一种因素,假定IMU误差系数的漂移由一特定系统所引起,引入高阶微分方程模型代替传统时间序列分析中的AR、ARMA等模型对IMU误差系数漂移进行建模分析,采用将遗传程序设计与遗传算法相嵌套的演化算法,实现了建模过程的自动化.实例表明:演化算法可消除各因素具体分析中的不确定性,由计算机自动发现符合要求的高阶微分方程模型,模型的拟合和预测效果均较好.     

粮食生产的综合预测分析

粮食产量的长期波过过程既带有周期波动成分,又带有随机波动成分,因而根据周期波动分析和随机波动分析综合集成的方法来预测粮食产量是可行的,提出的综合预测模型的拟合误差比单一模型计算的误差小,预测效果比较好,是粮食产量预测的一条比较有效的途径。     

人口增长的综合预测分析

人口增长的长期波动过程既带有趋势波动成分,又带有周期波动成分,同时还带有随机波动成分,因而根据趋势波动分析、周期波动分析和随机波动分析综合集成的方法来预测人口增长是可行的,提出的综合预测模型的拟合误差比单一模型计算的误差小,预测结果比较好,是人口增长预测的一条比较有效的途径.     

用基于加速遗传算法的组合预测模型预测海洋冰情

提出了建立组合预测模型的新方法(AGA-CF),以组合预测模型的预测误差绝对值和最小为优化准则,用加速遗传算法确定组合预测模型各单个预测模型的最优权重,并把AGA-CF应用于实际的海洋冰情预测中。结果表明:AGA-CF综合利用了各单个预测模型的重要预测信息,其预测误差明显小于各单个预测模型的预测误差,AGA-CF的预测结果更为稳健;AGA-CF方法可操作性和通用性强,可适用于其他组合预测的实际问题中。     

基于小波基函数和Hammerstein模型的预测函数控制

针对实际对象的多变性和传统的预测函数控制只能对预测时域内有限的几个拟合点进行拟合,而未考虑整个预测时域整体逼近误差性能优化的问题,提出一种基于小波基函数和Hammerstein模型的预测函数控制方法.内部模型参数通过不断辨识,进行自适应校正.利用小波的紧支局部性和多尺度分析特性,既保证了整体误差性能的优化,又突出了重要拟合点的逼近要求,并实现了优化变量的集结.理论分析和仿真应用表明,该方法有更好的快速性和抗模型失配性能.     

基于改进遗传算法的独立分量分析算法

针对现有独立分量分析算法的分离效果依赖于非线性对比函数的选择,并且无法有效地分离超高斯和亚高斯混合信号这一现象,提出了一种基于遗传算法的独立分量分析算法,该算法采用直方图法根据信号的样本序列来估计信号的概率分布,解决了信号问互信息的计算问题,然后通过遗传算法最小化信号间的互信息,实现了对线性混叠信号的分离;同时,针对标准遗传算法存在的一些缺点如局部搜索能力差、容易出现早熟收敛等,提出了一种改进遗传算法,提高了遗传算法的寻优能力.对模拟信号的分离结果表明,基于改进遗传算法的独立分量分析算法的性能优于FastICA算法,对亚高斯和超高斯信号的混合信号具有优异的分离能力.模拟仿真实验结果同时也证实了改进遗传算法的寻优能力.     

基于EMICA-KRR的长输管道压力监测与泄漏定位方法

为解决长输管道压力监测过程中泄漏突发,难以实时预警并精确定位的问题,提出一种基于集成改进独立分量分析(EMICA)和核岭回归(KRR)的管道泄漏故障检测与定位方法.首先,建立基于EMICA算法的故障检测模型,提取并分离压力数据中的高斯信号和非高斯信号并构造相关统计量,实现故障信号分离与主分量选择;然后,根据EMICA模型获得的故障信号,进一步构造基于KRR算法的故障诊断模型,拟合数据得出故障信号压力变化幅值,实现泄漏信号的选择与泄漏故障的定位;最后进行TE(田纳西-伊斯曼)过程的数值仿真实验以验证算法的性能.仿真结果表明:EMICA-KRR算法拥有更良好的信号分离能力,可以准确识别泄漏故障信号并精确定位管段失效位置,克服了传统方法的低效、延时等缺点.     

基于能力组件的作战仿真Agent模块化结构设计

针对目前作战仿真Agent软件实现模块化程度不高、复用性较差和开发效率较低的问题,提出了一种基于Agent能力组件的作战仿真Agent模块化结构设计方法。提出了BDI模型在作战仿真Agent中的实现方式及其能力封装与能力关系的基本概念;基于能力封装,设计了作战仿真Agent能力组件的结构、要素、功能类和执行算法;基于能力关系,设计了基于能力组件的作战仿真Agent通用执行模块的结构、数据模型、功能类和执行算法。以装甲分队平台级仿真Agent的实现为例,验证了方法的可行性与有效性。     

简约指标体系下的区域创新能力评价——基于主基底变量筛选和主成分分析方法

在设计区域创新能力评价初始指标体系的基础上,采用基于主基底分析的变量筛选方法对初始指标体系进行变量筛选,构建了区域创新能力评价体系的简约变量集合,在保证原始变量信息损失尽可能小的前提下,排除所有的冗余信息,避免了变量之间的多重相关性;再利用主成分分析对简约变量集合进行二次降维,构建综合评价模型,对我国30个地区的创新能力进行排序及分析评价,得到了较好的评价结果。     

粗正交小波网络及其在交通流预测中的应用

基于交通流预测的特点和输入向量的主成分分析方法,把粗集理论与正交小波网络相结合,给出了一种基于粗集的正交小波网络交通预测模型,并成功应用于城市交通流的实时预测.粗正交小波网络具有极强的鲁棒性,可以有效克服季节、天气等随机因素对交通流量预测性能的影响;主成分分析方法解决了正交小波网络多维输入时的维数灾难.实验结果表明,该模型的预测精度和收敛速度明显优于常规BP网络和小波框架神经网络,对交通流量等预测问题具有较高的应用价值.     

基于递阶遗传算法和BP网络的时间序列预测

提出一种基于递阶遗传算法和BP神经网络的时间序列预测模型。现有的BP训练方法只能训练BP网络的权重,网络的结构得预先用某种方法确定。利用很好设计的递阶遗传算法能够把网络的结构和权重同时通过训练确定。以铁路客运市场数据进行训练和测试,与传统的BP网络预测模型相比较,结果证明该模型的预测精确度是令人满意的,所提出的方法是可行的。     

改进人工鱼群算法在外汇预测和投资组合中的应用

人工鱼群算法具有良好的全局搜索能力和自适应能力,在解决投资组合问题上有较好的应用前景.本文通过改进人工鱼群算法,分别对汇率预测和外汇投资组合双目标优化两部分进行研究.首先利用基于平均距离视野的人工鱼群优化的支持向量回归机算法对汇率进行短期预测,提高了外汇预期收益率的准确性.然后建立外汇投资组合双目标模型,通过借鉴带精英策略的快速非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)的思想,提出基于Pareto排序理论的双目标非支配排序人工鱼群算法(non-dominated sorting artificial fish swarm algorithm,NSAFSA).实证分析表明该算法在求解外汇投资组合方案时,获得的Pareto前沿比NSGA-II的结果分布更均匀,多样性更好.最后对NSAFSA算法进一步改进,通过两次剪枝策略提高了解的质量,并给出了可供选择的最优外汇投资组合方案.研究结果表明人工鱼群算法可以对汇率预测和外汇投资组合提供重要参考,在外汇市场中具有较大的应用潜力.     

基于改进Theil不等系数的导弹备件消耗预测

针对传统备件消耗预测模型在组合赋权方面存在的缺陷,提出了一种基于改进Theil不等系数的诱导有序加权调和平均（induced ordered weighted harmonic averaging, IOWHA）算子和马尔科夫链（Markov chain, MC）的导弹备件消耗预测模型。首先运用最小二乘法、数据变换技术和加权理论对单项预测模型进行改进;然后建立基于Theil不等系数的IOWHA算子组合预测模型;提出利用MC定性推导出组合模型中各单项预测模型在待预测时点上的预测精度状态,进而应用遗传算法（genetic algorithm, GA）求解得到待预测时点上的组合模型权系数。实例结果表明,所提出的组合预测模型大大降低了预测误差。     

四层BP网络的一种结构设计方法及应用

针对BP神经网络的特点提出一种基于递阶遗传算法的四层BP神经网络的结构设计模型及应用。现有的BP训练方法只能训练BP网络的权重和阈值,网络的结构得预先用某种方法确定。利用很好设计的递阶遗传算法能够把网络的结构、权重和阈值同时通过训练确定。以经济系统中的人口时间序列数据进行训练和测试,与传统的BP网络预测模型相比较,结果证明该模型的预测精确度是令人满意的,提出的方法是可行的。