竹木复合集装箱底板静曲强度的预测模型

应用弹塑性断裂力学的Weakest-link破坏准则,分析了竹木复合集装箱底板在弯曲载荷下的破坏模式。结果表明:竹木复合集装箱底板主要发生两种形式的破坏,即底面拉伸破坏和芯层剪切破坏。同时笔者提出了这两种破坏形式下,底板静曲强度的理论预测模型,并应用统计回归模拟方法,研究了单板压缩和涂胶对静曲强度的影响规律,建立了静曲强度和弹性模量的相关模型。     

神经网络在波罗的海运价指数预测中的应用研究

波罗的海运价指数一直受到航运与国际贸易界的高度关注，研究波罗的海运价指数的波动规律，探讨其发展变化趋势日益为人们所重视．当前对波罗的海运价指数的预测主要采用时间序列方法，这些方法计算过程复杂，而且适应性相对较弱．利用BP网络强大的非线性映射功能，建立了一个预测BFI走势的模型，分别从短期与中长期对波罗的海运价指数进行预测，并用实际数据进行了验证，结果表明，利用神经网络对BFI进行预测具有很高的预测精度．     

广义加权函数平均组合预测模型及其应用

针对各种预测问题的实际情况，组合预测模型可以采用多种不同的组合形式．而不同的组合预测模型，其预测效果是不同的．给出一种新的组合预测模型——广义加权函数平均组合预测模型及其加权系数的参数估计方法．利用此模型对航材消耗进行预测，并以实例说明其预测效果．     

双向Elman神经网络在卫星电池阵功率预测中的应用研究

针对神经网络预测电池阵功率存在的模型阶数难以确定及预测精度低下的问题，提出一种基于改进的Elman神经网络的双向预测模型。该模型利用关联层动态神经元的反馈连接，将未来预测网络和过去预测网络的信息进行融合。使网络对时间序列特征信息的记忆得到加强，从而提高预测精度。用该文提出的双向预测模型对电池阵功率进行预测，输入层仅需一个节点，不需事先对模型进行定阶。仿真预测表明，预测精度比单向模型明显提高，且网络具有较好的泛化能力。     

基于灰色理论的煤炭需求预测模型研究

研究了GM(1，1)模型在我国煤炭需求预测中的应用，并以实际数据为基础，建立了我国煤炭需求量的数列预测模型。经检验，模型可靠，可用于对我国煤炭需求总量的预测。简要分析了根据实际变化不断改进模型的必要性。     

用Excel建立灰色数列预测模型的研究

灰色系统在上个世纪八十年代首次提出后已经得到了广泛的应用，对社会、经济各领域作出了极大的贡献。灰色预测是灰色系统理论的重要组成部分，但由于其建模时需要进行大量复杂的数学运算，增加了数据处理的难度，本文通过Excel提供的矩阵运算和规划求解功能实现了用Excel软件建立灰色数列预测模型PGM（1，1），并提高了预测精度。     

基于集对分析的城市供水管网漏损预测及降漏研究

为了降低管网漏损水平,保障城市供水安全性和可靠性,以云南省某城市典型供水片区作为研究对象,运用集对分析漏损预测模型（SPA LF）,从供水管网漏点数和漏点率两个方面分析了不同管材漏损的实际情况,预测未来不同管材的漏损趋势。该研究能够提高供水企业主动检漏水平与供水安全可靠性,降低管网漏损率与供水成本。     

基于GM(1,1)模型的高速公路边坡稳定性研究

目的由于气象、地形及施工条件等的影响,高速公路边坡可能会发生滑塌,造成巨大的危害。针对边坡稳定性问题,分析边坡稳定性的影响因素。方法以现场边坡监控数据为依据,运用灰色预测GM(1,1)模型进行边坡稳定性预测。结果研究结果表明模型预测值与实测值误差较小,采用该预测模型可为技术人员提供数据支持,并根据所预测的结果来采取必要的安全措施以保证边坡的稳定性。结论灰色理论的运用和必要的监控对于确保边坡安全具有重要的指导意义。     

基于局部对称性及灰度统计特征的人眼定位方法

为了兼顾人眼定位方法的准确率和实时性,提出基于局部对称性和灰度统计特征的人眼定位方法。该方法结合了模板匹配与对称变换的思想,利用了人眼灰度统计信息,取得了较好的效果。通过仿真实验表明:算法在满足算法定位准确率的同时,具有较好的实时性,因为其算法复杂度相对于模板匹配法和基于学习的方法大大降低。     

AR预测模型与α-β预测模型的实用比较

AR模型与α-β模型是建立变形测量动态预测模型的常用模型.文章介绍了这两种模型的建模方法,并用两个变形测量的实例对它们进行了比较.结果表明:两种模型的稳定性和预测能力基本相同,但α-β模型的建模方法更加简单方便.因此在建筑物的变形测量中,应优先考虑采用α-β模型建立变形预测模型.