基于阻尼最小二乘法的鲁棒自校正预测控制器

本文将广义预测控制器（GPC）与阻尼最小二乘法（DLS）相结合,构成一种鲁棒自校正预测控制器．仿真结果表明,这种算法比基于通常的递推最小二乘法（RLS）的自校正预测算法有更强的鲁棒性．     

巴谢河中游那勒寺灌区环境水文地质影响预测评价

采用水文地质学的数值法,对南阳渠灌溉工程实施后巴谢河河谷那勒寺灌区地下水位的变化及由其产生的环境水文地质问题进行了预测评价。结果表明,地下水流的数学模型及其边界条件概化正确,参数选取合理,预测精度较高。对实际生产问题有一定的指导作用。     

基于神经网络的股市预测

本文研究了基于神经网络的股票预测方法．针对目前存在的问题,提出了联合Davidon最小二乘算法及遗传算法来综合训练网络结构和权值的新方法．经对上证指数的模拟预测表明,通过合理地选取参数,可获得满意的预测效果．     

库布其沙地黑线仓鼠种群数量动态的研究

１９９１～１９９６年４～１０月,每月中旬在中国农科院草原研究所鄂尔多斯高原沙地草场改主试验站不同生境类型上进行啮齿类调查,并捕获黑线仓鼠９８９只,占总捕获数的１３．１４％,利用ＰＣＡ分析,季节性指标,移动平均等方法对其数据动态的定量分析表明,季节动态呈单峰型,季节性比较明显,年间动态亦成明显的上升趋势,并对造成加如此种群数量动态的影响因素作了初步分析,在数量动态分析的基础上升提出了一个用当年４,５     

随机载荷下大型构件疲劳裂纹扩展寿命的预测

本文从影响疲劳裂纹扩展随机性的外因（载荷条件）和内因（材质的分布规律）着手,探讨它们的交互作用对随机载荷作用下构件疲劳裂纹扩展的影响,采用数值模拟的方法,对桥梁、船舶、飞机、特殊容器等大型构件所承受的实际载荷谱以及材料对裂纹扩展的阻力系数等进行模拟,并进而对疲劳裂纹的随机扩展过程进行模拟,提出随机载荷作用下大型构件疲劳裂纹扩展寿命的预测及其可靠性分析方法．     

神经网络在橡胶硫化温度预测中的应用

本文针对难以通过在线测温实现等效硫化控制的情况,在确定硫化条件的直接测温实验基础上,提出了用神经网络模型预测实际生产过程中硫化制品内部温度的方法．在该方法中将所测温度值作为样本提供给神经网络学习,温度采集时刻及易测外部温度作为网络输入,输出值则是在硫化时制品难测温点处不同时刻的内温．神经网络通过学习取得了良好的效果,网络输出的温度值将成为等效硫化计算和硫化质量智能控制的有价值的依据．     

用组合模型预测油田产油量

时间序列分析是统计学的一个重要分支,灰色系统理论是一种动态趋势预测理论。将时间序列分析与灰色系统理论相结合用于油田产量预测是一个非常有益的探索。先采用灰色建模或逐步回归方法,从数据中得到趋势项的数学模型,然后对剔除趋势项之后的数据进行时间序列分析,建立了ＡＲ模型或ＡＲＭＡ模型。将以上两个模型结合起来构成组合模型,用于预测油田产油量。应用实例证明,该方法具有容易实现、预测准确的优点,是一种非常有效的     

用基团贡献法预测原油平衡闪蒸气化率

用正构烷烃模型分子法确定假组分的基团组成,根据ＵＮＩＦＡＣ基团贡献法饱和蒸气压模型与活度系数模型,以及修正的活度系数模型,计算了假组分的相平衡常数Ｋ,并预测了大庆原油平衡闪蒸气化率。结果表明,用平均沸点确定基团组成,Ｒｉａｚｉ－Ｄａｕｂｅｒｔ关联式计算相对分子质量的Ｒａｕ－Ｋ模型的预测值与实验值的偏差最小,为３．３６％;用ＡＰＩ式计算相对分子质量的Ｋｉｋ－Ｋ模型和Ｌａｒ－Ｋ模型次之,预测偏差低于５     

HFC网上行信道时隙同步的性能分析

在分析HFC网络上行信道时隙同步过程的基础上,建立在系统故障恢复情况下上行信道时隙同步过程的数学建模,重点研究了HFC网完成上行信道时隙同步所需的平均时间.文中给出了不同网络规模、冲突解析算法参数值、上行信道带宽分配策略条件下的实验结果.最后提出了优化HFC网上行信道时隙同步性能的措施.     

小麦流态化干燥实验关联式及在热泵流化床谷物干燥中的应用

基于流化床干燥理论,采用热风循环充分的电热烘箱作为干燥器,对小麦进行了一系列的薄层干燥实验研究,模拟小麦流态化干燥过程,总结出适用于流化床小麦干燥时间预测的经验回归公式.开发了热泵流化床谷物干燥实验系统,并将小麦干燥的经验回归公式应用于此实验台的干燥实验过程.结果表明,小麦干燥经验回归式可用于预测小麦在流态化条件下的干燥时间,所开发的热泵流化床谷物干燥装置经济性合理,有市场应用前景.