An Adaptive Multiscale Ensemble Learning Paradigm for Nonstationary and Nonlinear Energy Price Time Series Forecasting

For forecasting nonstationary and nonlinear energy prices time series, a novel adaptive multiscale ensemble learning paradigm incorporating ensemble empirical mode decomposition (EEMD), particle swarm optimization (PSO) and least square support vector machines (LSSVM) with kernel function prototype is developed. Firstly, the extrema symmetry expansion EEMD, which can effectively restrain the mode mixing and end effects, is used to decompose the energy price into simple modes. Secondly, by using the fine‐to‐coarse reconstruction algorithm, the high‐frequency, low‐frequency and trend components are identified. Furthermore, autoregressive integrated moving average is applicable to predicting the high‐frequency components. LSSVM is suitable for forecasting the low‐frequency and trend components. At the same time, a universal kernel function prototype is introduced for making up the drawbacks of single kernel function, which can adaptively select the optimal kernel function type and model parameters according to the specific data using the PSO algorithm. Finally, the prediction results of all the components are aggregated into the forecasting values of energy price time series. The empirical results show that, compared with the popular prediction methods, the proposed method can significantly improve the prediction accuracy of energy prices, with high accuracy both in the level and directional predictions. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

一种基于Chirplet分解的时频分析快速算法

针对信号自适应chirplet分解未知参数多、实现起来比较困难的特点,提出了一种新的chirplet分解快速算法．该算法利用计算信号的二次相位函数,得到其能量分布集中于信号的调频率曲线上的结论,此时通过谱峰检测可同时获得chirplet调频率、时间中心和幅度的估计;然后通过解线性调频技术获得其初始频率和宽度的估计．仿真结果验证了本文算法的有效性．     

基于透明代理的Linux防火墙的设计与实现

文章所设计的防火墙系统采用在Linux内核中设置访问规则,通过数据包侦听与截获模块以及访问控制管理模块,实现对内部用户的访问控制;经性能测试,可以有效地解决包过滤功能不能解决的问题,并对其关键技术进行了剖析。     

淮北地区土壤墒情动态预测

利用与土壤墒情密切相关的气象因子,逐步回归分析1981—2003年土壤墒情变化与气象因子之间的关系,建立安徽省淮北地区各季节土壤墒情的预报模型;结果表明利用时间连续性较好的5个站点的土壤湿度、降水量、日照3个因子建立的预报模型,经检验可以应用到整个淮北地区,春夏秋冬各季节平均预报精度分别为88.92%、91.35%、91.96%、92.94%。     

基于物体关系描述的单目语义SLAM方法

外界环境的语义感知和自身位置的准确估计是移动机器人自主导航和作业的关键。提出了一种基于单目相机的语义SLAM(simultaneous localization and mapping)方法,在轨迹估计的同时完成三维目标检测。提取物体自身语义、尺寸、颜色分布及其邻域拓扑结构等多元信息作为描述子,实现帧间物体的准确关联。在后端对相机位姿、地图点和物体路标进行联合优化,并自适应调整代价函数中各误差项的权重系数,以提高各状态变量的估计精度和鲁棒性。实验结果表明,所提出的算法在地图构建方面具有较高的精度。     

云仿真系统可信度评估问题探讨

云仿真平台支持“云仿真”模式,能够自动查找仿真资源、动态构建云仿真系统。由于云仿真平台具有按需构建仿真服务、多粒度资源共享等特点,云仿真系统的可信度评估工作在仿真资源的可信度、仿真子系统的可信度、仿真运行环境的可靠性等方面面临新的问题。从云仿真系统全生命周期角度,建立了云仿真系统的可信度评估过程模型和云仿真系统可信度评估指标体系,并给出了一种仿真资源排序评估方法,为云仿真系统可信度评估工作提供参考。     

基于X语言的起飞场景民机协同设计与仿真一体化方法

针对大型复杂产品,传统基于模型的系统工程(model-based system engineering, MBSE)方法存在系统设计和仿真验证的多语言、多平台集成实现,难以保证高效、准确地反馈系统设计的缺陷,无法达到快速优化设计目的等问题,提出采用基于面向复杂系统支持MBSE的新一代一体化建模仿真语言—X语言实现面向起飞场景的民机跨域子系统的一体化建模仿真。从民机起飞过程需求分析出发,建立了起飞场景的系统级模型和物理级模型,并在X语言的建模仿真软件—XLab进行统一的建模仿真验证,给出了基于X语言面向复杂产品协同设计与仿真一体化方法,为不同领域的设计人员实现复杂产品设计的协同与优化提供了全新的理论与方法参考。     

河道人工湿地的构建及其对河道水流的影响

提出了河道人工湿地的构建方法:在河道两侧的滩地上,每间隔一段距离设一弦长为S、弓高为B、高程在正常水位以下0.5 m的圆弧形扩展段,且扩展段于河道两侧呈犬牙交错状布置,洪没枯出形成旱湿交替的人工湿地场.采用三维湍流数值计算和分析方法,优化确定河道人工湿地断面的主要参数S和B,使人工湿地内获得了最佳水流条件.算例模拟计算表明,河道人工湿地床体主要构建参数的最优值为S=2.0D,B=0.7D(D为河道口宽).从河道流场、断面平均流速沿程分布及垂线平均流速横向分布3方面分析了人工湿地对河道水流的影响.分析结果表明:人工湿地构成后,整体河道会形成缓变与急变交错的流态;人工湿地段断面平均流速明显衰减;湿地与河道主槽内的水流流速差异较大.     

硅粉混凝土的抗压强度的试验研究

依据100mm×100mm×100mm的立方体试块、150mm×150mm×150mm标准试块和直径100mm、高200mm圆柱体试块硅粉混凝土抗压强度的试验试验,分析了硅粉掺量对各种标准试验抗压强度的的影响,提出了不同硅粉掺量条件下抗压强度比的关系。