基于RLS的自回归滑动平均模型的两阶段辨识方法

提出了基于递推最小二乘(RLS)的自回归滑动平均模型的两阶段辨识方法.仿真结果表明,方法给出的参数估计精度比递推增广最小二乘算法高.     

Visual FoxPro上机考试系统的研究与实现

随着计算机科学与技术的迅速发展和日益普及,在各级各类考试中,利用计算机考试系统实现无纸化考试已经成为一种重要的考试方式.本文探讨了计算机上机考试系统的基本流程和功能结构.介绍了Visual FoxPro程序设计上机考试系统的基本功能、设计思想和应用概况.     

α-P2W15O5612-贵金属Ru取代化合物的合成及表征

以较稳定的缺位多酸α-Na12P2W15O56与贵金属Ru为原料,合成得到了化合物TBA12Ru4(Ⅲ(P2W15O56)2.8CH2Cl2及TBA7.5H0.5Ru4(Ⅳ）（P2W15O56）2。24。5CH2Cl2,经元素分析,红外光谱,紫外光谱,循环伏安和31P核磁共振等的表征,证明产物为两取夹心结构,其中母体多酸α－P2W15O56^12-的结构得到保护,Ru仍保持与原料中相同的单一价态。     

BCOISOA--BP网络在磨矿粒度软测量中的应用

传统人群搜索(SOA)算法通过计算搜索方向、搜索步长和搜寻更新个体位置三个步骤进行寻优.它的缺点在于计算量大,种群之间信息交流少,导致寻优速度慢.针对人群搜索算法存在的缺点,本文提出二项交叉算子改进人群搜索算法(BCOISOA)对其改进.在计算搜索步长方面,本文采用随机数与最大函数值位置乘积判断子群位置,进而提高全局寻优计算速率.在更新位置方面,本文提出二项交叉算子加强种群之间的联系,避免在更新搜索方向过程中,算法因局部最优而导致过早收敛,进而达到快速、准确寻找最优解的目的.本文将以上二项交叉算子改进人群搜索-BP神经网络算法应用在二段式磨矿过程中,实现磨矿粒度在线软测量.仿真结果表明,与人群搜索算法和粒子群算法进行比较,二项交叉算子改进人群搜索算法收敛速度更快,预测精度最高,满足对磨矿粒度实时检测的要求.     

模糊神经免疫自适应PID在恒张力控制系统中的应用

应用免疫反馈系统原理和模糊神经网络控制理论,在传统PID控制基础上设计出一种模糊神经免疫自适应PID控制器,阐述了该控制器的特点、控制规律和整定方法.控制器参数P、I和D分别由模糊神经免疫反馈系统和模糊神经网络控制器在线修正.进行了恒张力控制系统的动态仿真,并与数字PID和模糊PID控制进行了比较.仿真结果表明,模糊神经免疫自适应PID控制器响应速度快、控制输出稳定、抗干扰能力强和鲁棒性好,较传统PID和模糊PID控制器具有更好的动、静态特性.     

1995—2007年我国省区碳排放及碳强度的分析——碳排放与社会发展Ⅲ

利用我国分省区的化石能源消费数据和美国橡树岭国家实验室二氧化碳信息分析中心公布的我国碳排放数据,对1995—2007年我国各省区的碳排放量、人均碳排放和碳排放强度进行了分析。结果表明,我国区域碳排放和人均排放排序为:东部中部西部,但中西部地区碳强度远远高于东部地区,这种特征与中西部地区高耗能行业占工业比重较高有密切关系。1995—2007年我国省际碳强度差异变化不大;从东、中、西部地区区域内部和区域之间差异的角度对省际差异进行的分解表明,我国省际碳强度差异主要是由区域内部省际差异导致的,而区域之间差异贡献较小。逐步线性回归分析表明能源资源禀赋、产业结构和能源消费结构是省区碳强度的决定因素,说明我国未来碳强度控制应从调整产业结构、改革能源政策、发展可再生能源等方面着手,以确保我国控制目标的顺利实现。     

边界层流体对低渗透油藏渗流特性的影响

以去离子水在半径为2.5μm和1.0μm微圆管中流动的实验结果为基础,拟合得到去离子水在微圆管中的有效流动半径公式和基于边界层流体的不同半径毛管束视渗透率公式,并比较了视渗透率与理论渗透率之间的关系.研究结果表明:随着管径尺寸的减小,边界层流体对渗流特性的影响变大;边界层流体厚度是压力梯度的函数,并随压力梯度的增加而按指数规律递减;毛管束视渗透率随压力梯度增大而增大,并最终趋近于理论值.边界层流体是导致低渗透油藏非线性渗流特性的主要因素之一.     

贝叶斯预测模型在气温变化预测中的应用

贝叶斯预测模型是运用贝叶斯统计方法进行的一种预测，贝叶斯统计不同于一般统计方法，其不仅利用模型信息和数据信息，而且充分利用了样品的先验信息。根据贝叶斯预测模型的特点，介绍了几个贝叶斯预测模型的预测过程和计算步骤，并对南宁地区自1970年以来19年间的气温变化进行了预测。根据计算结果，分析了不同贝叶斯预测模型的预测特点，并给出了几点结论。     

UWB系统中高斯脉冲信号特性的研究

通过对高斯脉冲UWB信号的数学框架研究,得到改变高斯脉冲形成因子和对高斯脉冲进行微分运算可以提高脉冲峰值频率和带宽的结论,由此能够获得理想的UWB脉冲。仿真结果表明,基于高斯脉冲组合可以获得逼近FCC标准的UWB信号,为分析UWB信号传输提供了理论依据。     

蚁群算法在黑河上游VIC模型参数校正中的应用

参数优选是水文模型应用过程中的一项基础性工作.蚁群算法结合了分布式计算和正反馈机制,是一种较容易理解和实现的元启发式算法,已在求解复杂组合问题中展示出优异的性能.本文将蚁群算法应用于黑河上游VIC模型的参数优选中,通过与SCE-UA算法对比,探究蚁群算法在VIC模型中的适用性.经过蚁群算法优选的VIC模型在率定期(2003—2006年)和验证期(2007—2008年)的Nash效率系数分别为0.62和0.65,结果优于SCE-UA算法模拟结果.通过对蚁群算法在应用过程中的参数设定进行初步探究,结果表明:当蚂蚁数目为60,信息素蒸发系数为0.2时,蚁群算法在黑河上游水文模拟中易获得较好的率定结果.研究结果显示:蚁群算法是一种有效的VIC模型参数优选方法,适宜在其他水文模型参数优化进行推广.