基于模糊聚类的PSO-神经网络预测热连轧粗轧宽度

为了提高热连轧粗轧宽度的控制精度,以攀钢热轧板厂实测数据为基础,采用粒子群优化算法训练神经网络并将其用于热连轧粗轧宽度预报,通过模糊聚类分析方法进行数据分析,科学选取学习样本,解决了由于样本多、学习速度慢的问题.实测数据运算表明,这种方法可避免神经网络陷入局部极小,带钢粗轧宽度的预报精度控制在6 mm以内,并且训练速度也有很大程度的改善,神经网络结构也得到优化,具有很大的应用潜力.     

基于BP网络的土壤水分预报研究

基于一个具有两个输入变量，一个输出变量的误差反传网络结构模型，对土壤床中10cm,20cm,30cm,40cm,50cm等不同深度处的水分含量进行预报，结果表明，该模型的预报精度较高，其最大相对误差为－4．04％，最小相对误差为－0．34％，平均相对误差为1．68％（绝对值），还能同时预报不同深度处的土壤水分。     

花椰菜先期现球、开花的原因与克服措施

菜花等生长发育周期可分为营养生长和生殖生长两大时期。生殖生长期包括花球生长期(即从花芽分化至花球生长充实适于采收)、抽苔期(从花球边缘开始松散、花基伸长至抽苔、开花)、开花期(从初花至整株花谢)和结葵期(花谢至角果蜡熟)。菜花为低温长照和绿体春花植物，丛叶从生长转入花芽分化必须经受低温刺激，幼苗在5～20℃条件下通过春化阶段，     

实时灌溉预报

实时灌溉预报是制定动态灌溉用水计划的基础，对灌区节水，增加作物产量和提高经济效益起着重要作用。其重点与难点内容是作物需水量实时预报。国内外已有的作物需水量预 报方法与模型，是建立在历史典型水文年资料基础之上的，无法用于实时预报。文章分析了作物需水量与气象条件和非气象条件（主要是植物条件以及土壤条件）之间的关系，提出了根据天气类型、作物绿叶覆盖率和土壤有效含水率3项因素进行作物需水量实时预报的方法与模型，介绍了具体的预报步骤与计算框图，改进了常规的预报方法，主要是用预报的天气类型（晴、昙、阴、雨）代替修正彭     

福建省马尾松毛虫灾区区划及其应用

根据区划理论，应用现代数学方法和计算方法，将福建省马尾松毛虫灾区分为3个区和3个危险程度等级。并按照不同的危险程度等级区域，分别建立了发生面积预测预报模型。经检验。该模型具有较高的精度，可以推广应用。     

长期预报的相空间模回归法

考虑到因确定性系统的外在随机因素和内在随机性所造成的长期预报的不准确性,我们将有关的浑沌理论和数理统计理论结合起来,提出了d维相空间模回归预报法。经调试后,该模式的距平符号报准率一般不低于66％,而相对误差一般不大于10％。     

风暴临近数值预报的可能性

大尺度大气环流系统的数值预报投入业务使用已经有近30年历史,而降水预报和中尺度剧烈灾害性天气的临近预报(Nowcasting,0-12h的预报)还停留在经验预报,数值预报进展较缓慢,但数值预报能更好地给出客观定量的预报。理伦研究可知,对流风暴尺度系统具有好几个小时的可预报性。一些数值模拟研究表明,风暴一旦产生,长时间以近于稳定的     

矿井采掘计划预侧检验的精度分析

本文研究分析了影响矿井采掘计划预测精度的因素,介绍了样本数据的检验方法和预处理方法,并用实例显示了预测预报的效果。     

淮河上中游洪水预报调度系统在1991年抗洪中的应用

淮河上游雨量充沛且集中，暴涨暴落；中游河道比降小，行洪能力不足，支流众多且与干流相互干扰大，两侧行蓄洪区使用则比较频繁．因此，淮河水情复杂，洪水预报的难度很大；同时，由于中游的行洪能力低．行蓄洪区的调度使用也非常重要．洪水预报和调度对淮河流域，尤其是津浦铁路、两淮煤矿以及蚌埠等工业城市的安全至关重要，所以建立淮河流域的洪水预报调度系统乃至防决策支持系统或专家系统具有十分重大的意义．     

计算机辅助提高内圆磨削质量

本文为了利用计算机实时控制和预报轴承内环加工误差,针对轴承内环磨削加工的精度和速度要求,建立了基于Marple算法的AR(n)模型,以及离散勒让德多项式模型.依此研制的微机动态统计控制系统用于现场试验,显著减少了轴承内环加工的返修品和废品.