基于混沌时间序列的误差纠错预测模型

提出了一种新型的非常实用的非线性时间序列的预测模型,即误差纠错预测模型(EAM),并从概率统计的角度严格证明了该方法的可靠性,同时分析了受噪声扰动的时间序列的预测.先按一般方法确定嵌入维数与时间步长,在每个当前时刻,先用局域线性回归方法得到预测点的预测值,根据信息在非线性演化中产生的失真误差大小予以修正得到修正值,并以该点为新的基点作进一步预测.该方法具备了滑动窗口二次自回归模型(MWDAR)的适用于小数据集且对大数据集具有高效率的优点,而且克服了MWDAR方法中一次项和二次项阶数及滑动窗口长度等参数难以确定,从而会导致预测恶化,使得应用受到限制的缺点.分别用Logistic方程产生的小数据集和大数据集的混沌时间序列数据作了预测,结果良好.     

基于理想点的三角模糊数多指标决策法

研究了属性权重和属性值均以三角模糊数形式给出的模糊多指标决策问题,定义了三角模糊数正理想方案和负理想方案,由此给出了三角模糊数多指标决策问题的理想点法。该方法简单实用,所需信息小.最后用该方法分析了一个实际问题。     

基于模糊Petri网的供应链牛鞭效应的成因与控制建模分析

从信息流角度,建立了基于模糊Petri网的牛鞭效应成因与控制模型,给出了相应的模糊推理算法,通过仿真分析,验证了一些重要结果。该模型描述了供应链中信息对决策的影响及供应链成员同步运作的现象,将供应链中牛鞭效应成因与控制可视化,为牛鞭效应问题的进一步研究提供一个新的思路。     

一种新的变压器励磁涌流抑制技术

在探讨变压器励磁涌流的产生原理及其影响因素的基础上,分析现有励磁涌流抑制技术的优缺点,提出了一种抑制变压器励磁涌流的新技术.该技术将选相位关合法和串联电阻法相结合,考虑了剩磁的影响,在应用选相位关合法的基础上,通过设置适当的电阻及其切除时间来进一步降低励磁涌流.仿真实验表明,该技术能有效降低变压器空载合闸时的励磁涌流.     

细粒土单向压缩曲线的研究

文中首先介绍了细粒土单向压缩曲线的研究现状和成果,并重点介绍了当前有关细粒土压缩特性研究的最新成果—全压缩曲线方程,分析了方程参数对压实曲线形状的影响。并和以前的研究成果与最新的研究成果相对比,通过对试验结果的回归分析,验证了方程的正确性和精确性。     

厄瓜多尔Oriente盆地南部潮坪相识别

A、B油田位于厄瓜多尔Orient盆地南部14、17区块，整个盆地的构造演化及沉积演化已基本清楚，但对于多套储层砂体，尤其是主力层成因单元级别的研究不多，研究深度也远远不够。本文通过岩心及录井资料识别出5个微相，并详细刻画了其岩性、沉积构造特征；通过岩电分析，归纳出潮坪各微相曲线特征；通过3次不同方法优选有效地震属性。从物源方向、沉积韵律、岩石类型、沉积构造、古水流等多个方面总结出潮坪相与潮汐三角洲及河流相的不同。     

高磺化度SEPDM的制备及离聚体性能研究

研究了磺化度大于０．５ｍｏｌ／ｋｇ的磺化三元乙丙橡胶的制备及离聚体的加工和力学性能，讨论了磺化反应的影响因素，得到了优化的横化反应条件：ｎ（乙酸酐）：ｎ（浓硫酸）＝１：１，５℃下反应３０ｍｉｎ。硬脂酸锌是高磺化度ＳＰＤＭＺｎ离聚体的有效增塑剂，其质量分数为１０％－３０％时，可显著改善离聚体的加工性能。     

供应链管理研究的新动向

一般认为，供应链是指从原材料到最终产品的运营过程中所包含的各个组织以及他们的活动，其中既包含供应商、制造商、分销商和零售商，也包括贯穿在他们之间的物料流、信息流和资金流等．传统供应链的物流仅考虑物料沿”     

G(1,1)区间激励模型在经济预测中的应用

利用G(1,1)预测模型中区间激励预测方法,对市场产品销售情况进行预测,实证分析表明:利用G(1,1)预测模型中区间激励预测良好的精确性和规律性,对产品销售预测是可行的.     

基于杂合遗传算法的车间生产调度研究

提出一种将遗传算法与启发式规则、模拟退火法等搜索方法结合在一起的杂合遗传算法.将该种方法应用于求解某双极集成电路制造企业的车间生产调度问题,仿真结果表明,它是有效和可行的.