含MA误差的线性模型的经验似然推断

采用拟极大似然估计方法获得含MA误差的线性模型估计方程.为了能够使用经验似然方法,先利用鞅差序列将估计方程中的二次型转化为线性形式;再构造关于模型参数的经验似然比统计量,在一定假设条件下证明该统计量渐近服从卡方分布;模拟结果表明,在参数置信域的覆盖率方面,经验似然方法比参数似然方法更接近置信水平.     

基于时间序列的异常检测算法的研究

在时间序列数据下,针对传统的器件故障检测技术对不同的器件检测率低、小样本数据分类不平衡等问题,对数据异常检测准确率造成很大的影响。该文构建一种机器学习和深度学习相结合的时间序列异常检测算法,针对时间序列数据分类不平衡问题,引入合成少数类过采样技术（Synthetic Minority Oversampling Technique,SMOTE）,使得各类别之间的数据达到均衡状态,用最小绝对收缩和选择算法（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,LASSO）进行特征选择,从而得到对异常检测结果影响较大的特征项,最后,使用基于添加注意力机制的长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）作为异常检测分类器,完成基于时间序列异常检测算法的实现。     

基于GAN的多变量时间序列异常检测方法

近年来,生成对抗网络在多变量时间序列异常检测中得到了广泛应用。然而现有解决方案多存在一些局限性,主要限制是没有明确地捕捉多变量时间序列在时间维度和特征维度上的复杂依赖关系而导致误报。针对该问题,本文使用生成对抗网络对多变量时间序列进行建模,通过在各网络中加入一个多通道注意力层来捕捉数据时间和空间维度的重要性,以提高异常检测的准确性。此外,生成器使用解码-编码器结构,通过在训练阶段对编码器、解码器和判别器进行联合训练,使得异常检测阶段无需计算从实时空间到隐空间的最佳映射,以此提高异常检测的效率。本文在两个公开数据集上进行了实验验证,结果表明,所提方法相较于基线方法在异常检测性能上优势明显。     

瓦斯突出等级预测模型

针对瓦斯突出等级评判方法预测准确度低的问题,提出一种基于拉普拉斯特征映射算法（LE）和改进的乌鸦搜索算法（ICSA）优化核极限学习机（KELM）的瓦斯突出预测模型。利用LE算法对瓦斯突出数据进行非线性降维,消除变量间的相互重叠;引入Tent扰动序列、自适应步长和自适应感知概率改进传统的乌鸦搜索算法（CSA）,有效避免算法陷入局部最优,提高算法的收敛性能;采用ICSA算法对KELM的相关参数进行寻优,建立基于LE和ICSA-KELM的瓦斯突出等级评判模型。经过对比试验表明,该模型能够有效提高预测准确率。     

考虑道路曲率的多约束高速无人驾驶汽车横向跟踪控制方法

为了提高模型预测控制(model predictive control, MPC)方法在高速无人驾驶汽车横向跟踪中的有效稳定控制,建立考虑横摆、侧滑和曲率等因素的高速车辆动力学模型,提出基于三次贝塞尔曲线的连续自适应分段拟合法以获取道路曲率,然后设计考虑车辆滑移稳定性约束、道路环境约束和轮胎纵横向耦合力约束,以车辆高速跟踪过程中的航向偏差、横向偏差以及滑移率等二次型最优为目标进行求解的MPC控制器。仿真案例基于MPC方法,搭建CarSim/SimuLink联合仿真模型,研究高附着路面恒定高速和低附着路面变速2种仿真工况。研究结果表明：车辆在恒定高速工况下以不同的车速在不同曲率的道路行驶时横向跟踪误差在0.6 m以内,优化的前轮转向角最大值为0.1 rad,横摆角速度-横向速度相平面也在包络线之内,车辆在大曲率路径跟踪时,平均横向跟踪误差0.221 9 m,平均横摆角速度为0.180 8 rad/s,较不考虑道路曲率/滑移稳定性约束的跟踪效果显著提升;低附着路面小曲率/大曲率路径变速工况下,车辆考虑轮胎耦合力的前轮转向角约束较未考虑时的横向跟踪误差显著减小(其中低附着路面小曲率路径工况的...     

塔里木盆地中-下寒武统沉积相带与储盖关系

探讨塔里木盆地中-下寒武统沉积相带展布与储层、盖层发育规律。通过分析最新钻井的岩石结构、沉积序列,刻画优势储层相带、盖层发育规律,结果表明：肖尔布拉克组自塔南古隆起向北发育混积潮坪-碳酸盐缓坡沉积体系,盆地北部沙雅-轮探1井一带为中缓坡外带;吾松格尔组沉积期,巴楚一带因水体局限而发育膏盐坪,塔北隆起区局部发育台内砂屑滩;中寒武世膏盐湖沉积体系中,台内仍有浅滩发育,阿瓦塔格组膏盐湖向北延伸至轮探1井一带;优势储层分为高能滩相白云岩储层和台内云坪相白云岩储层两大类,高能滩相白云岩储层由颗粒滩相储层和高能丘滩相储层组成;沙依里克组发育2套稳定的膏盐岩盖层,阿瓦塔格组发育3套膏盐岩盖层,并逐渐增厚,分布范围向塔北扩大。5套膏盐岩盖层有效封盖了下伏的高能滩相、云坪相白云岩储层,白云岩-膏盐岩的岩石组合、高能滩相-膏盐湖的垂向沉积序列是塔里木盆地中-下寒武统油气成藏的重要前提。     

关于丢番图方程11x(x+1)(x+2)(x+3)=13y(y+1)(y+2)(y+3)

运用递推序列的性质及二次剩余的知识,证明了丢番图方程11x(x+1)(x+2)(x+3)=13y·(y+1)(y+2)(y+3)仅有4组非平凡整数解(x,y)=(23,22),(-26,22),(23,-25),(-26,-25).同时,给出了丢番图方程x²-143(y²+3y+1)²=-22的全部整数解.     

用于高维时序数据预测的非同步尺度主成分分析

针对时间序列数据预测过程中可能面对高维或超高维的预测变量,同时考虑变量的时序特征及预测的非同步性,提出用于时序数据预测的非同步尺度主成分分析方法。首先构建单个预测变量和被预测变量的非同步线性回归,通过可决系数选取单变量的最佳滞后阶数,并将回归系数赋权与相应的预测变量得到赋权预测变量,并通过主成分分析对赋权预测变量降维,即非同步尺度主成分分析。将该方法用于消费者物价指数增长率的预测,结果表明经非同步尺度主成分分析降维的预测精度高于传统降维预测的方法。     

基于多种群遗传算法的废旧手机拆卸序列规划

为解决废旧智能手机对环境的污染问题,高效率求解废旧智能手机完全拆卸序列最优方案,文章针对废旧手机完全拆卸提出一种多种群遗传算法。根据废旧智能手机的连接特点,建立废旧智能手机拆卸混合图模型,并利用该模型描述约束关系,同时考虑紧固件的连接关系;提出一种拆卸可行性评估方法,建立拆卸时间、拆卸利润、拆卸能耗等多目标优化数学模型,并利用多种群遗传算法进行优化分析;以“小米5”手机为例验证提出算法的可行性,并分析多目标不同权重系数对生成结果的影响。结果表明：与人工经验拆卸相比,优化后拆卸手机成本利润提高0.303 5元/台,拆卸时间缩短30 s/台,拆卸人工能耗减少0.272 J;多种群比单种群收敛速度更快;相较于并行拆解,废旧智能手机等小型精密电子产品更适合于串行序列拆解。     

余震持时特性对高烈度区渡槽动力响应的影响研究

主震发生后会在短时间内引发多次余震,长持时余震是否会对主震受损后的高烈度区渡槽结构造成额外损伤仍需探讨．以滇中引水工程某典型梁式渡槽为工程实例,建立渡槽-水-支座-支撑结构全耦合有限元模型．基于能量持时的定义,以设计反应谱为基础,从PEER强震数据库中选择长持时和短持时地震动记录来构造主、余震地震序列,对渡槽结构进行非线性动力分析;充分考虑主震作用后渡槽的初始损伤状态,提出了渡槽损伤评价指标,探讨了不同持时的余震对主震受损后渡槽结构动力响应的影响．结果表明：余震持时特性对主震受损渡槽的抗震性能有显著影响,长持时余震对主震受损后渡槽结构造成更严重的累积损伤,在渡槽动力响应分析中不容忽视．因此,在渡槽地震安全评估和抗震设计时,除需考虑余震的频谱特性和幅值外,还应重点考虑持时特性．