反求工程中散乱点云的数据预处理技术

提出了一种基于散乱点云的数据预处理方法.该方法包括四个部分:对散乱点云进行Dirichlet域分割并在此基础上进行三角剖分;在各个三角域中寻找中心点,以其为原点建立局部坐标系并采用正态分布模型进行噪声点删除;利用在三角网格上构建B-B曲面进行数据平滑处理;对漏测的数据点进行补全处理.数据点经过上述处理后能基本满足后续的曲面曲线的重构要求.     

宽频段空间相干信号三维参数联合估计算法

基于非均匀的L型阵列,提出一种宽频段相干信号频率和二维到达角联合估计的新方法——JSDOA算法。该算法利用阵列时空数据构造了一个平滑的波达矩阵,通过对其进行特征分解估计出相干信号的三维参数。该算法能精确地估计具有相同数字频率的相干信号的三维参数,避免了阵列孔径损失,具有计算量小,三维参数自动配对的优点。计算机仿真结果验证了算法的有效性。     

季节性指数平滑法在城市用水量预测中的应用研究

针对季节性平滑指数方法对于异常数据适应能力较差的特点,对该方法进行优化改进,建立更加可靠的数据模型,并通过实际监测数据检验,得出改进后的季节性平滑指数法在北方地区预测用水量具有更高的精度,满足给水系统的仿真要求。     

基于平滑指数仿真优化的装甲装备器材消耗预测

准确地预测装备备件需求是合理有效进行各项保障工作的基础,通过分析现有常用的器材消耗预测方法,针对袭甲装备维修保障的特点,假设在已收集某类备件消耗数据的基础上,选取基于时间序列的指教平滑法对装甲装备维修保障器材消耗预测进行了研究.同时,针对平滑指数的选取问题,以最小预测方差为优化目标,构建了基于Anylogic的仿真优化模型,并最后通过具体案例应用,对计算方法进一步的说明和检验,结果反映出:当器材消耗量平稳变化时,此法具有较高的准确度;当器材消耗量变化较大时,预测结果存在较大偏差.     

基于IOWA算子的短时交通流预测方法研究

本文首次将诱导有序加权平均（IOWA）算子应用到短时交通流预测中,建立了以整体预测误差平方和最小为目标的组合预测模型。在分析短时交通流预测模型的基础上,本文选取了指数平滑法、季节自回归求和移动平均模型（SARIMA）、BP神经网络模型对短时交通流进行预测,再用IOWA算子将这三种模型进行组合预测。最后进行实例验证,通过MAE、MSE和MAPE三项指标比较分析四种模型的预测效果。结果证明,IOWA算子组合预测模型明显优于其他的预测模型,有效地提高了短时交通流的预测精度。     

基于二次指数平滑法和优化Kalman滤波的短时交通组合预测

优化改进传统的Kalman滤波模型,解决预测精度不高且预测滞后的问题.用二次平滑指数法和优化后的Kalman滤波模型两种方法组合对道路断面通过交通量进行短时交通预测,通过平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分析预测结果.实例预测结果表明:当修正因子α=0.5时预测结果较为精确,同时,优化改进后的Kalman滤波模型的预测准确性有所提高.组合预测的两种方法都能够有效地降低预测误差,但按权重组合预测的效果更为明显.     

维格纳分布中交叉项干扰及平滑消除方法

结合心电信号的数学模型讨论维格纳分布的交叉项干扰以及运用平滑处理消除该干扰的原理，进而探讨选择两维高窗参数的方法，模拟信号和实验的心肌缺血家兔心电信号的分析结果证实，平滑维格纳分布既可克服交叉又项干扰，又能满足心电信号分析对时间分辨率和频率分辨率的要求。     

FTIR/ATR光谱快速测定糖厂废水COD

利用FTIR/ATR光谱技术建立糖厂废水化学需氧量(COD)的快速测量方法.基于光谱Savitzky-Golay(SG)平滑和偏最小二乘法(PLS)建立光谱优化模型.建立计算机算法平台,把540种平滑模式和1-40的PLS因子数任意组合分别建立SG-PLS模型,预测效果最优的模型平滑模式为2阶导数平滑,6次多项式,51...     

基于空间平滑MUSIC算法的智能天线DOA估计方法

波达方向(DOA)估计是智能天线系统中的关键技术之一,在研究基于MUSIC算法的传统DOA估计的基础上,提出了一种基于空间平滑技术MUSIC算法的DOA估计方法。仿真结果表明,对于相干信源,采用空间平滑MUSIC算法,能够得到尖锐的谱峰和较高的分辨率。     

半参数模型在GPS水准中的应用

半参数回归模型将影响观测值的因素分为线性部分和系统性部分,以此来描述客观实际,更具有灵活性和贴切性。用来逼近高程异常曲面也具有较强的解释能力。本文给出了具体模型和计算方法．并用此模型对一个大测区的GPS水准数据进行解算,获得了满意的结果。