基于互补型集成经验模态分解和遗传最小二乘支持向量机的交通流量预测模型

交通流是智能交通系统中的关键组成部分,也是交通规划的重要依据。为了提高道路交通流量预测的精确性,提出一种基于互补型集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)后,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化参数的最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)的交通流量预测模型。该模型使用互补型集成经验模态分解原始数据,将分解后的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量分别用遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机进行预测,叠加全部IMF分量值作为模型最终的预测结果。通过对美国加利福利亚州某高速公路一个月的交通流量数据进行训练预测,结果表明,该模型平均相对误差仅为6.51%,相较于其他模型拥有更好的预测效果,可为交通流的预测提供一定的参考。     

基于正交多项式拟合的气象数据处理方法

针对高空气象探测数据变化规律复杂、突变情况不可预测、数据量大等特点,提出了基于离散数据正交多项式最小二乘的分段拟合方法.首先,从计算稳定性角度,说明了采用离散数据的正交多项式最小二乘法的原因;其次,从曲线拟合的保形性角度,详细阐述了二次分段拟合原则;最后,以具有典型特征的气温探测数据为例,证明了采用基于离散数据正交多项式最小二乘的分段拟合方法能够获得明显优于传统内插方法的拟合精度,提高高空气象探测数据处理的精度和自动化处理程度.     

回归模型参数检验及多克隆抗体效价的回归分析

利用经验似然方法研究一元线性回归模型参数的检验问题, 构造了相关检验的检验统计量, 并在零假设下获得了检验统计量的极限分布. 结果表明, 该方法可用于多克隆抗体稀释倍数与有色物吸光度值(OD值)的建模.     

夏枯草提取物的抑菌性能研究

研究夏枯草提取物的抑菌性能．采用溶剂回流法提取夏枯草的有效抑菌成分,纸片扩散法对不同溶剂夏枯草提取物进行抑菌实验,稀释法进行最小抑菌浓度实验．结果显示,不同溶剂提取物对供试菌种的抑菌效果为乙酸乙酯〉正丁醇〉无水乙醇〉水．乙酸乙酯提取物对枯草芽孢杆菌、金黄色葡萄球菌最小抑菌浓度2．5mg／mL,对大肠杆菌、根霉的最小抑菌浓度5．0me,／mL,对曲霉最小抑菌浓度10．0mg／mL,夏枯草提取物对青霉抑菌效果不明显．     

基于季节时间序列模型对海南旅游人数的预测分析

采用季节调整模型与SARIMA模型,通过利用最小二乘法的理论和海南省2002年9月-2011年8月各月的旅游人数,对两种模型进行参数估计．比较2011年9月—2012年8月的均方误差,发现SARIMA模型的短期预测较优．最后,对海南未来一年旅游人数做出预测．     

基于众数投票的星载GPS非差观测值粗差探测法

采用双频P码的消电离层组合作为基本观测量,结合众数投票算法探测、剔除非差星载GPS观测值中的粗差.利用低轨卫星GPS观测数据,模拟、探测、剔除粗差,以验证该算法的有效性.实验表明,该方法粗差位置探测相对准确,并能有效地剔除非差观测值中的粗差,为非差星载GPS精密定轨提供了良好的质量控制基础.     

线性网络编码多源多中继协作系统的分集性能

为了设计合适的线性网络编码以提高多源多中继系统的分集增益性能,从理论上研究了系统分集增益与网络编码最小码距的关系,提出以最小码距作为线性网络编码的设计准则.利用经典线性分组码的有关理论和分析方法,得出了系统的分集增益等于线性网络编码的最小码距这一重要命题,该命题将原网络编码的设计问题转化为最小码距准则下经典线性分组码的设计问题.另外,根据编码理论的singleton界得到了系统最大分集增益与中继节点数目之间的定量关系.仿真实验表明,增大网络编码的最小码距能够提高系统的分集增益,而系统的最大分集增益等于中继数加1.     

带跳市场中随机利率下的美式—亚式期权定价

在假设期权标的资产价格服从跳跃-扩散模型、利率遵循短期随机利率模型的基础上,运用总体最小二乘拟蒙特卡罗方法为美式-亚式期权定价,并将得到的定价结果和不带跳市场中美式-亚式期权的价格进行比较,数值结果表明,运用总体最小二乘拟蒙特卡罗方法得到的期权价格更好地反映了实际期权价格,并且该方法用于美式-亚式期权定价是合理的,时效性强,收敛速度快.     

改进的X波段雷达测海表面流算法

为了克服传统X波段雷达测表面流算法存在低流速时误差较大和测量结果不稳定的缺点,提出了一种改进的算法。首先使用色散关系带通滤波器滤除海杂波图像谱中非海浪信号;然后使用调制传递函数对剩余海浪图像谱进行非线性校正,得到真实海浪谱;下一步根据结构风险最小化原则,确定支持向量机中海浪谱分量隶属度;最后使用真实海浪谱和隶属度函数的乘积加权最小二乘法进行初始估流和迭代估流。根据实测岸基X雷达数据实验,结果表明改进算法弥补了传统算法中存在的上述缺点,具有较高的测量精度、稳定性和很好的应用价值。     

基于RLS的联合同步和信道估计算法

针对采用跳频正交频分复用(frequency hopping orthogonal frequency division multiplexing, FH-OFDM)系统进行战时通信时存在的高误码率(bit error rate, BER)问题,对定时偏差(timing offset, TO)、载波频率偏差（carrier frequency offset, CFO）和采样率偏差(sampling frequency offset, SFO)进行综合考虑,提出一种导频辅助的联合同步和信道估计算法。在时域中分别对TO和子载波干扰项进行预先补偿。使用线性误差函数来配合递归最小二乘法对信道冲激响应、CFO和SFO进行估计。采用改进的极大似然算法对迭代参数的初始值进行估计,提高了估计的准确度。分析并给出FH OFDW系统频谱效率的权衡标准。仿真结果表明,该系统工作在1 000 hop/s时,该算法的估计均方差和BER均优于传统的算法。