多层递阶预报方法及其改进

发展了多层递阶预报方法,把离线的算法改进为在线的算法,这种方法不仅计算简便,计算量小,而且省计算机储存,便于在计算机上实现。     

驾驶员生理指标多层递阶自适应预测

采用多阶递阶模型进行驾驶员生理指标参数的预测研究,详细分析其建模预测方法,以心率指标作为驾驶员生理指标的关键参数,研究多阶递阶模型在驾驶员生理指标参数预测中的应用,并采用Matlab编程对模型求解.结果显示由于多阶递阶充分考虑到了驾驶员生理指标的时变特性和非线性特性,该模型能够很好地跟踪系统的变化趋势,因此其预测精度更高.     

煤矿危险源多层递阶模型及风险评价

为研究有效的煤矿生产系统危险源信息表述方法以提高现场安全评价的可操作性,促进煤矿隐患风险预控与管理,针对煤矿危险源信息庞杂多变且难于辨识与控制的问题,基于霍尔三维结构模式和因素空间理论,建立煤矿危险源三维多粒度结构和危险源因素空间,并运用有限覆盖思想构建煤矿危险源多层递阶结构模型。在此基础上,研究利用煤矿危险源辨识信息建立动态安全评价体系及指标量化的方法;运用熵权法动态确定指标权值,运用灰色关联分析法描述评价指标量化值对于设定评价目标的接近程度,确定评价等级。结果表明:煤矿危险源多层递阶结构的建立将煤矿生产系统危险因素按不同维度归类表述,方便从不同角度提取生产系统安全要素并量化其安全状态,安全动态评价方法的应用可充分利用现场安全信息,反应生产系统安全状况,促进安全管理工作持续改进。     

基于加速收敛与递阶迭代的多变量系统辨识算法

根据递阶辨识原理和迭代辨识原理,可以实现多变量系统参数的准确辨识,但是其参数的收敛速度有待提高。该文针对参数的收敛性进行研究,提出了基于加速收敛技术的辨识方法。该方法根据递阶辨识原理将多变量系统分解成2个子系统,使其分别含有参数向量和参数矩阵,再根据迭代辨识原理得到参数的迭代解,并应用加速收敛技术进行加速。仿真实验表明:该方法可以得到很好的辨识结果,加速收敛技术的应用显著提高了参数的收敛速度。     

基于多层递阶法的伤亡事故预测

运用现代控制理论中的系统辨识方法而给出了多层递阶法的伤亡事故预测系统的动态模型、基本原理，提出运用多层递阶方法对伤亡事故进行预测，通过对某飞机制造公司伤亡事故的实例分析表明，与固定参数预测模型相比较，基于多层递阶的预测过程可以充分利用长时间统计数据，并能减小预测误差，提高预测精度。     

多层递阶非平稳时间序列模型预测矿坑涌水量

将多层递阶方法与非平稳序列分析相结合来预测矿坑涌水量。在预测过程中,改变了传统的应用周期变量法来时变参数,提出了应用非平稳时间序列模型加以预测。表明了此种方法是可行的。拓宽了多层递阶方法的应用范围,为预测矿坑涌水量提供了一种新思路。     

多变量ARX-like系统的递阶最小二乘估计

利用Kronecker积,推导出多变量ARX-like随机系统的辨识模型,使用递阶辨识原理研制了一个递阶最小二乘参数估计算法.提出的递阶最小二乘算法比现存递推最小二乘算法计算量小.给出了为仿真例子.     

具有递阶结构的多目标群决策方法

建立了一类上层单目标、下层多人无关联多目标的两层决策问题的数学模型，利用加权法把下层的多目标转化为单目标，形成一个下层多人无关联单目标的两层规划问题，采用外部逼近法解两层规划问题，从而获得原两层决策问题的最优解．该法为两层决策问题提供了一种求解途径．     

基于规则和约束的多层递阶产品开发过程管理

针对开发过程的动态性和不确定性,研究了基于路由规则和任务约束的柔性工作流模型,该模型与传统的工作流模型最大的差别在于其流程实例的路由需要根据运行时的环境和条件动态决定,提高了开发过程的适应能力和敏捷性;针对开发过程的递阶性、嵌套性和层次性等特点,提出了基于任务分解的任务流管理模型,通过任务逐级分解,采用任务分解和工作流相结合的方法,降低了开发过程管理的复杂性,提高了开发过程管理的可操作性．     

时变多变量系统阶次和参数的同时辨识

通过引进时变遗忘因子，该文提出了一种时变多变量系统的结构和参数的同时辨识算法，该算法结构简单，跟踪参数变化速度快，同时又兼备ＵＤ分解的良好计算品质。     

改进型限幅递推平均滤波法在燃油表中的应用

汽车在颠簸、急加速、急减速、急转弯等工况时,油箱油液面会产生急剧变化,导致采集到的油量数据有较大的误差,从而降低燃油表指示准确性和平稳性。针对以上问题,提出限幅滤波、递推平均滤波相结合的滤波方法;该改进滤波算法能更好地滤除信号中的偶然尖峰脉冲干扰及周期性干扰;同时结合滤波参数寻优算法,确定了递推平均滤波最优参数。利用MATLAB进行仿真。仿真结果表明,所提出的改进型滤波算法能更好地滤除油量信号中的干扰信号,提高了油量数据的准确性和平滑性;还保证了燃油系统数据处理的实时性,满足燃油系统的设计要求。     

RLS算法的改进性能分析

讨论了递归最小均方误差算法（RLS）的性能分析。对该算法误差的均值及方差都进行了研究,在平均原理基础上使用了更精确的算是方法,得到一种改进的性能分析方法,新的分析方法得到的理论值更接近模拟的结果,优于通常方法的结果,还利用新的分析方法讨论了基于RLS算法的稳定性。     

搜索二叉树中最长路径算法的非递归模拟

采用递归方法设计算法具有较高的开发效率和良好的可读性,但递归层次多到一定程度将耗尽系统内存资源,因此递归算法的实用性较差。通过分析递归算法的特性和实现机制,简要介绍了实现递归消解的几种方法,重点研究了搜索二叉树中最长路径的递归算法,给出C语言编写的利用堆栈结构和循环结构实现的非递归模拟算法,并给出递归消解前后算法的时间效率对比。     

生成根树的递归算法

刘家壮给出了生成根树的一种算法。本文通过引进根树的递归生成的思想，给出了另一种算法，它的时间复杂性是线性的。     

增长记忆型自适应线性回归模型参数估计算法及应用

本文讨论了根据经济信息的不断增长，调整原有线性回归模型的必要性，介绍了一种增长记忆型自适应线性回归模型参数估计算法，并给出了应用实例。     

多变量偏差补偿递推最小二乘法及其收敛性

对于带白色观测噪声的多变量自回归(AR)信号,提出了未知模型参数和噪声方差估计的偏差补偿递推最小二乘算法,用动态误差系统分析方法严格证明了所得到的模型参数和噪声方差估值是强一致的,即它们以概率1收敛于相应真实值。一个仿真例子说明了其有效性。     

递推线性回归预测的理论和方法

本文讨论了随着经济环境条件的变化和经济信息数据的增加，利用递推的方法，简化线性回归预测公式的基本条件和相应结果。具有既能充分利用经济信息，又能减小计算量，还有可操作性强等优点。     

分位数回归理论及其应用

介绍了分位数回归的概念、拟合优度、置信区间,并将分位数回归方法应用到肺活量的研究中.结果表明,体重在肺活量分布上的变化趋势是递减的,呼吸差在肺活量分布上的变化趋势是递增的,而在肺活量分布的中端,胸围的影响较强.     

PSO算法在多元线性回归分析问题中的应用

粒子群优化算法（PSO）是一类实用有效的随机全局优化技术．本文简要地介绍了PSO算法的基本原理,具体地描述了使用PSO算法解决多元线性回归分析问题的步骤和结果．通过计算机仿真测试,表明PSO算法在解决多元线性回归分析问题上是一种简单、高效的算法．     

多曲线回归方法及计算机应用

利用方程迭代法， 研究并开发了实测资料非线性多族对应关系的多曲线计算机回归分析程序； 对宁夏青铜峡灌区实测水量资料进行了回归计算， 所得成果与手工整编成果吻合很好， 为灌区水量资料整编工作全面电算化奠定了基础。