系统存在建模误差时动态矩阵控制鲁棒性分析

在点预测控制器鲁棒性分析的基础上，进行由两点到多点预测控制器的鲁棒性分析，得到任意的动态矩阵控制(DMC)控制器都可由点预测控制器的加权和表示，而其鲁棒性亦可由点预测控制器的鲁棒性加权和近似表示．这为动态矩阵控制的鲁棒性和快速性综合提供了明确的指导作用．     

BP网络应用于黄河水质的预测研究

利用黄河兰州段水质指标浓度时间序列作为学习样本，选取了DO、COD、氨氮、重金属离子等l0项指标作为输出参数，运用人工神经网络BP模型中的Levenberg—Marguardt优化算法对学习样本优化建模，将优化好的网络的预测结果与实测结果进行了比较，表明BP网络可以很好地用于黄河水质指标值及水质类别的预测。     

腐蚀管线的剩余寿命预测

预测管线的腐蚀变化趋势及腐蚀对管线结构完整性的危害是评价管线剩余寿命的关键步骤。将影响管线剩余寿命的各种因素看成是分布各异的随机变量 ,建立了预测管线失效的概率数学模型。利用这一模型 ,研究了腐蚀速率、缺陷深度、管道壁厚和工作压力等因素对管线可靠性的影响。结果表明 ,各参数的不确定性越大 ,管线的可靠性越低 ;缺陷深度在腐蚀缺陷形成初期 ,对管线的可靠性有很大影响 ,而随着时间的推移 ,腐蚀速率将对管线的可靠性有较大影响。对一条输油管线 ,基于管线腐蚀检测数据 ,对 1km长度的管道进行失效概率统计分析得到的腐蚀速率能够对管线全线的安全状况做出合理预测 ,从而为管线的进一步维修与检测提供参考资料。     

同一市场预测问题的两种不同预测方法

利用两种不同的方法对同一市场预测问题进行了预测,得到不同的预测结果,预测精度也不相同,最后给出相应结论.     

不同增长趋势下中长期电量预测组合优化灰色模型

针对中长期电量预测中时间跨度大、电力需求增长不确定的特性，根据不同时期的增长率，运用灰色理论进行优化分段预测，同时引入组合模型的概念，建立了以残差平方和最小为目标函数的组合优化模型，并运用二次规划法求解，算例证明，该方法能得到较高精度。     

顾及水位因子的变形预测模型在大坝变形分析中的应用

大坝的变形与水库的水位有关。一般地，库水位越高，大坝的变形越大，另外，对于大坝上不同部位的变形点，由于它们所处的环境条件及所受到的水压力影响不同，因此其变形规律不同，此时我们可以预置数个变形与水位相关的变形模型，然后让计算机自动找出预测误差最小的变形模型，实例计算表明这种分析方法效果较好。     

基于马尔可夫随机场的曲面光顺算法

利用最小均方（LMS）线性预测方法检测曲面型值点，对误差较大的坏点采用预测值进行修正，从而有效地避免了坏点对曲面光顺效果的影响。基于马尔可夫随机场（MRF）的局部特性，采用二阶邻域内数据点的线性组合代替原型值点，选择适当的加权系数，依次对各型值点进行修改，即可在保证曲面精度的前提下实现曲面光顺。计算结果证明，此算法结构简单，运算速度快，修改能力强，对不同形式的参数曲面都可以取得良好的光顺效果。     

基于小波分解的色噪声预测

研究色噪声的预测．将小波分析理论与神经网络建模预测基本原理相结合，提出了基于小波分解的神经网络预测方法．通过对年平均太阳黑子数典型统计模型的预测，验证了该方法的预测效果．将该预测方法用于色噪声的预测研究，通过改变对色噪声的采样速率，分析了色噪声预测的可能性和效果．研究结果表明，色噪声是可以预测的；对其预测的误差随采样率的提高而减小；基于小波分解的神经网络预测方法的预测精度优于线性神经网络预测方法．     

预测滤波技术在电视跟踪系统的应用

为了解决电视跟踪系统中电视脱靶量的滞后以及跳变对控制系统的稳定性和跟踪精度的影响。根据跟踪系统实时性和精度要求，设计了卡尔曼滤波器，对跟踪目标运动参数(位置和速度)进行滤波预测，提出了极坐标下Kalman滤波算法。仿真结果表明，该滤波器能够根据传感器测量值对目标位置、速度进行估值，超调量减至18％，调整时间为0．6s。     

中位数无偏和Pitman准则

利用Pitman准则考虑了随机变量的预测问题。在平方损失及Linex损失下证明了MU预测量是某一给定的预测量集合中的Pitman—closest预测量。