带强迫项的偶数阶差分方程的渐近性和振动性

关于中立型时滞差分方程的振动性和渐近性的研究,除了在理论上具有非常重要的意义外,在实际应用中也有着非常重要的意义．文章研究了一类带强迫项的偶数阶非线性中立型时滞差分方程的振动性,利用分析的方法和技巧,获得了该类方程解渐近性和振动性的若干充分条件,并举例说明了主要结果的应用．     

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。     

电力系统短期负荷预测精度研究

电力系统短期负荷预测精度的高低直接影响到电网运行的安全性、经济性以及电能质量,特别是随着我国电力市场的建立和不断完善,短期负荷预测在电力系统调度运营部门中的作用越来越重要。本文首先对影响电力系统负荷预测精度的因素进行了深入的分析,然后提出了提高负荷预测精度的几项措施,并对未来需要进行的工作进行了展望。     

发电厂升压变压器阻抗的合理选择范围

研究了发电厂升压主变阻抗参数对短路水平的影响,分析了采用高阻抗变压器对降低系统短路水平的作用及局限性。     

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。     

基于改进最小二乘支持向量机的导弹备件消耗预测

在系统分析武器装备备件预测方法研究现状和导弹备件消耗特点的基础上,提出把粗糙集、熵权法、自适应粒子群优化算法与加权最小二乘支持向量机的组合预测模型应用于导弹备件消耗预测的构想。首先阐述了粗糙集、信息熵、自适应粒子群优化算法和加权最小二乘支持机的基本原理,并改进了自适应粒子群优化算法的搜索方式和最小二乘支持向量机的加权方法;然后建立了基于粗糙集、熵权法和自适应粒子群优化加权最小二乘支持向量机的导弹备件消耗预测模型,并分析了其实现过程。实例结果表明,所建立的组合预测模型在进行导弹备件消耗预测时具有较高的精度和重要的实用价值。     

基于概念格的神经网络日最大负荷预测输入参数选择

针对电力系统中影响负荷预测精度的众多因素如何选择问题,提出一种概念格属性约简算法,采用该算法挖掘出与待预测负荷量相关性较大的各属性作为神经网络预测模型的输入参数,降低了输入参数规模,确保了负荷预测模型输入参数的合理性,解决了神经网络模型输入参数的确定问题.通过对重庆市某区实际日最大负荷数据的计算分析,结果表明该算法提高...     

隐含波动率微分算法的改进——波动率表面模型

基于以往研究隐含波动率的计算只考虑了交割价格对其的影响而忽略了到期日的作用,提出包含交割价格和到期日两变量的隐含波动率表面模型计算隐含波动率.数值计算结果表明,波动率表面模型提高了波动率的平均计算精度,同时给出了波动率"假笑"和波动率期限结构的特征.所提出的隐含波动率表面模型可作为投资者判断衍生产品投资价值的简单指标.     

ISTC： A New Method for Clustering Search Results

A new common phrase scoring method is proposed according to term frequency-inverse document frequency （TFIDF） and independence of the phrase. Combining the two properties can help identify more reasonable common phrases, which improve the accuracy of clustering. Also, the equation to measure the in-dependence of a phrase is proposed in this paper. The new algorithm which improves suffix tree clustering algorithm （STC） is named as improved suffix tree clustering （ISTC）. To validate the proposed algorithm, a prototype system is implemented and used to cluster several groups of web search results obtained from Google search engine. Experimental results show that the improved algorithm offers higher accuracy than traditional suffix tree clustering.     

基于小波分解的设备状态预测方法

首次提出将小波分解应用于非平稳时间序列的预测中,通过小波分解将非平稳时间序列分解为多层近似意义上的平稳时间序列,并且用ＡＲ（ｎ）模型对分解后的时间序列进行预测,进而得到最终的预测结果．将该方法应用于压缩机轴承座磨损的趋势预测中,通过与基于ＢＰ网络的预测方法相比较表明：该方法预测精度高,而且预测速度快,可以有效地应用设备状态的预测和设备故障趋势的分析中．