基于模糊C均值聚类和神经网络的短时交通流预测方法

短时交通流预测是动态交通控制和诱导的前提。提出一种模糊C均值聚类和神经网络相结合的短时交通流预测方法。用同一组实测数据对比计算了该方法与BP神经网络预测方法、模糊神经网络预测方法分别得到的预测结果。计算结果表明：所提出的方法的预测准确性明显地高于其他两种方法。     

基于多级优化的真核生物基因结构预测

基因结构预测对于发现新基因、了解基因组结构规律具有重要作用, 是各类基因组计划的重要内容. 但对于真核生物, 现有基因预测方法的效果仍不理想. 为探讨多级优化的真核生物基因结构预测方法, 在将复杂的多基因结构预测问题划分为基因级(单外显子基因、多外显子基因)、元件级(外显子、内含子等)和特征级(功能位点信号、密码子使用偏好等)等多个层次上的一系列较简单子问题的基础上, 通过从简单到复杂进行逐级优化的策略, 建立了基因结构预测的多级模型, 设计了基因结构寻优的动态规划算法, 开发了真核生物基因结构预测系统GeneKey(1.0). 用广泛采用的数据集对该系统进行测试的结果表明, GeneKey(1.0)的预测精度在核苷酸、外显子和基因水平上均高于著名系统GENSCAN. GeneKey(1.0)已提供网上服务(http://infosci.hust.edu.cn).     

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。     

基于支持向量机的短期GDP预测模型与应用研究

支持向量机是最近几年国际上模式识别研究的热点,具有全局最优和良好的泛化能力.本文在理论分析江门市GDP预测指标体系的前提下,研究了基于SVM的预测方法,并运用实际数据进行建模和预测,获得了比较准确的预测结果.     

内模控制与预测控制中典型设计方法的比较

本文对内模控制系统设计中常用的相消法、H2最优法同预测控制法中的动态矩阵控制在设计思路和控制效果方面进行了比较,并选用了有时滞的非最小相位二阶系统作为对象模型来比较这三种方法在应用时的特点.     

浅谈听力教学中学生预测能力的培养

预测是听力理解中不可缺少的重要技能之一。本文论述了预测的前提及其作用 ,并归纳了培养预测技能的方法     

短期负荷预测模型及其影响因素

在分析电力负荷曲线特性的基础上，将日负荷分成工作日和非工作日，并着重考虑温度对负荷曲线特性的影响，将BP算法和模拟退火(SA)算法相结合，对某电网的日负荷数据进行实际计算，发现考虑预测日类型和温度等因素后，负荷预测精度有很大提高．     

基于遗传算法的约束广义预测控制

广义预测控制要求控制对象必须是线性无约束的，优化的性能指标也必须是二次型形式，因此，广义预测控制的工业应用存在很大局限性．本文尝试用遗传算法来解决存在约束的广义预测控制的优化问题，给出了基于遗传算法的广义预测控制算法的实现方法，并通过工业过程对象的仿真，验证了该方法的有效性，且控制效果良好．     

面向机电系统状态监测与故障诊断的现代技术

以现代技术为主线综述了机电系统运行状态监测与故障诊断技术的进展,阐述了机电系统运行状态监测与故障诊断方法及系统的发展;从技术流程的角度归纳了信号采集技术、信号分析与处理方法、故障诊断方法和机电系统状态趋势预测的先进技术;展望了基于网络的异地设备运行状态的远程监测与诊断技术以及基于虚拟仪器的监测与诊断仪器系统的新兴技术发展前景.     

基于聚类的编网法矿体矿石模块品位预测

从知识发现角度出发,提出了一种新的应用聚类分析原理,结合矿体自身特点的矿体矿石模块品位预测方法.经过交叉验证,完全满足实际需要.