基于短期预测的追捕方法

针对具有安全区的追捕逃避问题,抛开参与人是否理性的假设,提出了一种基于短期预测的追捕方法.由参与人短期内状态空间有限和伪蒙特卡罗方法原理阐述了进行短期预测的可行性.追捕方法的流程为:追捕方先根据物理条件限制预测双方的短期状态;根据反映对抗态势的特征计算出对手处于某状态时自身某状态的收益,并由此进一步获得针对同时刻对手各个状态的自身某状态的综合收益;估算出自身各个预测状态的综合收益后,选取某个状态作为短期目标,执行能到达该状态的行为.结合足球机器人一对一对抗的实践进行了仿真,结果表明该方法有效.介绍了在自主式足球机器人上应用基于短期预测的追捕方法的初步实验,证实该方法具有一定的实际应用价值.     

果蔬气调包装设计及贮藏期预测

建立了果蔬气调包装的数学模型,通过数值模拟预测包装袋内的气体浓度变化及达到动态平衡时的气体浓度,给出了包装材料的确定方法及不同气调参数下果蔬气调包装贮藏期的预测方法.以黄桃为研究对象,测定了5℃和25℃下自发气调包装的气体浓度变化规律,进行了0℃及体积分数为2%O2、5%CO2初始浓度条件下的主动气调包装贮藏实验.实验结果验证了数学模型预测结果的正确性.     

高速公路软基最终沉降预测的范例推理方法

针对高速公路软基沉降的复杂性和不确定性，充分利用地质资料，运用模糊相似优先的概念，构造了高速公路软基最终沉降预测模型。对每个影响软基沉降的因素，分别建立了软基目标范例与源范例之间的模糊相似优先关系。经过影响因素之间的两两比较，获得了不同影响因素下软基的目标范例与源范例之间的相似性序列，计算得到软基目标范例和源范例之间的综合相似性序列，从而找到与软基目标范例最相似的源范例，实现了软基最终沉降预测。实例评价结果与实际沉降观测结果一致，这为预测软土地基路基沉降提供了一种新的方法。     

滑坡灾害短期临滑预报监测新途径研究

由于滑坡灾害的复杂性,迄今为止,尚未形成经得起大量实践验证的预报理论与方法,现仍然是地质灾害学中正在探索研究而未完全解决的难题.通过对滑坡灾害研究史、预测预报、监测技术的分析,认为在滑坡进入加速变形至剧变形破坏阶段,地表及深部监测网点及其设施遭受破坏,无法继续利用“点”式测量方法采集监测数据的情况下,地面三维激光扫描仪可不受干扰独立进行滑坡的“面”式测量,为预测预报滑坡的发生时间提供第一手连续可靠的数据资料,可进一步提高滑坡灾害预测预报的精度.     

基于灰色关联分析的路段行程时间卡尔曼滤波预测算法

为改善卡尔曼滤波用于时间序列预测时的自适应性能，提出基于灰色关联分析的路段行程时间实时预测算法．首先，利用灰色理论对行程时间序列的各影响因素进行灰色关联分析，根据灰色关联度的大小来选取路段行程时间的主要影响因素，由此建立相应的动态方程．在此动态方程基础上，通过卡尔曼滤波递推进行路段行程时间预测．文中利用深圳某交通干道上的实测行程时间进行仿真实验，结果表明该算法的综合预测性能优于常规卡尔曼滤波方法，可应用于正常交通流状况下的路段行程时间预测．     

基于支持向量回归的钢材力学性能模型及应用

根据化学成分准确预测钢材产品的力学性能并及时调整相关生产的控制策略,将有效地提高钢铁生产的最终产品质量.支持向量机是一种建立在统计学习理论基础上的机器学习方法,介绍了基于此算法基础上的一种ε-支持向量回归机算法及其推导过程,建立了基于ε-支持向量回归机的钢材力学性能模型,通过实际应用表明该模型比Excel回归预测具有更高的精度.     

Robust Predictive Control of Uncertain Systems with Time-delay Using Tight Sets of Predicted States

A robust model predictive control （MPC） algorithm for discrete time linear systems with time-delay （RPC.TDS） subjected to constrained input control is presented, where the polytopic uncertainties exist in state matrices and input matrices. In the algorithm the standard optimization of quadratic objective function has been transformed into optimization of sum of N ＋ 1 upper bounds of the quadratic objective function with respect to N control moves and a state feedback control law, where N is the control horizon. The feasibility of the optimization problem guarantees that the algorithm is robustly stable. The simulation results verify the effectiveness of the proposed algorithm.     

基于混合编码框架的H.264/AVC核心新技术

介绍了H.264独有的特点,包括帧内预测、整数余弦变换、二进制自适应算术编码、概念性网络适配、多种块尺寸运动搜索、1/8像素运动估计精度等。     

Research on Chaotic Time Series Prediction Based on K-entropy and RBF Neural Networks

In this paper, a method of direct multi-step prediction of chaotic time series is proposed, which is based on Kolmogorov entropy and radial basis functions neural networks. This is done first by reconstructing a phase space using chaotic time series, then using K-entropy as a quantitative parameter to obtain the maximum predictability time of chaotic time series, finally the predicted chaotic time series data can be acquired by using RBFNN. The application considered is Lorenz system. Simulation results for direct multi-step prediction method are compared with recurrence multi-step prediction method. The results indicate that the direct multi-step prediction is more accurate and rapid than the recurrence multi-step prediction within the maximum predictability time of chaotic time series. So, it is convenient to forecast and control with real time using the method of direct multi-step prediction.     

基于RBF神经网络的总产值预测模型研究

介绍了径向基函数（RBF）神经网络的工作原理和训练算法．根据生产总值与投资分配之间存在的映射关系，应用RBF神经网络建立了投资预测模型，并进行了仿真试验．与BP模型相比，该模型在预测精度和收敛速度方面具有显著的优点．结果表明，用RBF神经网络进行投资预测得到了十分满意的结果．