一种参数自调整风电功率预测模型

为了提高风电功率预测精度,提出一种参数自调整风电功率预测模型.通过加权递推最小二乘(SWWRLS)方法建立预测模型,侧重当前数据对预测结果的影响,排除了历史数据对预测结果的干扰.模型通过加权递推的方法节省了存储空间,并且提高了模型对外界环境数据变化的自适应性.最后,分别采用支持向量机(SVM)方法、卡尔曼滤波(KF)方法和本文SWWRLS方法,以辽宁省某风电场的真实历史数据进行风电功率预测对比实验,实验结果表明,本文方法建立的模型具有较高的预测精度.     

基于Prim算法的度约束最小生成树问题研究

针对一类度约束最小生成树问题,基于传统最小生成树问题的Prim算法,设计了一种求解算法.该算法在保证网络中指定节点的度不变的前提下,构造了网络关于指定节点的最大度最小生成树.与经典的Gloveklingman算法进行了仿真比较,结果表明,该算法是求解度约束最小生成树问题的一种有效算法.     

双层异构网络下多用户干扰对齐算法

针对多个毫微微蜂窝网络与宏蜂窝网络共存的网络环境,基于干扰对齐技术,提出了一种双层预编码方案,首先定义宏蜂窝网络对毫微微蜂窝网络造成的干扰为跨层干扰,毫微微蜂窝网络之间的干扰为同层干扰,分别对毫微微蜂窝用户和宏蜂窝用户进行预编码,宏蜂窝用户的预编码使得跨层干扰最小,使之可比拟于背景噪声,毫微微蜂窝用户的预编码与毫微微蜂窝基站的后置编码进行迭代,以最小均方误差(MMSE)准则输出,仿真结果表明所提算法使得毫微微蜂窝网络的吞吐量相较于单层MMSE算法在信噪比为0~30 d B区间内平均提高了3 bps/Hz.     

太阳影子拍摄时间和地点的定位方法

根据直杆在太阳下影子的长度确定拍摄地点和日期。首先,确定影响影长变化的5个因素,建立影长变化关系式,并分析单一参数变化对影长的影响规律。其次,在影长已知的情况下,采用非线性回归模型和最小二乘法,相对精准地确定直杆所处地点和拍摄日期。并针对一影长渐变的视频进行模型应用。最后,运用Matlab对影长变化规律、非线性回归模型、灰度读帧处理分别编写算法并描述。     

基于偏最小二乘的BP网络模型及其应用

基于BP网络模型具有拟合非线性数据的特性,提出一种基于非线性迭代偏最小二乘算法(NIPALS)的BP网络的构造策略,构造了新的PLS-BP网络模型,使BP网络减少迭代步数,提高学习效率.采用非线性迭代偏最小二乘算法预处理数据,将得到主成分数、自变量和因变量的主成分数的权重以及主成分间的关系矩阵B,以此用来确定BP网络的隐节点数和输入层、输出层的初始权值以及隐节点的关联系数.最后,进行仿真实验,并将它与PLS模型、标准的BP网络模型进行了比较,仿真结果表明,拟合和预测效果较好.     

建立吸附动力学方程的"多化一"方法

建立吸附动力学方程的关键是求出吸附动力学方程(如Elovich方程qt=A B lnt)中的参数A和B.该文提供了一种建立吸附动力学方程的新的"多化一"方法,即用作图软件GRAPHER对不同浓度时的数据进行拟合,求出各浓度时的吸附动力学方程中的参数A1,A2,A3,A4和B1,B2,B3,B4;再分别用这两组数据对浓度作图,求出用浓度表示的A和B,代入所选取的吸附动力学方程中即得最终所要建立的吸附动力学方程.以某放射性废物处置预选场址土壤对锶的吸附动力学方程的建立为例,与常用的最小二乘法比较可见,该方法更简单易行,准确度也较高.     

基于RS与LS-SVR的储层参数预测

该文提出结合粗糙集(RS)和最小二乘支持向量回归(LS-SVR)的方法.该方法利用RS对原始数据进行约简,更好地减少了支持向量的维数;同时采用LS-SVR解决了常规SVM计算速度慢、抗噪能力差的缺点.实例证明该方法应用在复杂地层储层参数预测中具有优越性.     

q -对称熵损失函数下Pareto分布参数估计

Pareto分布作为一种收入分布有着很重要的现实意义,其形状参数的大小直接影响收入分布的均衡程度,因此在经济中有着广泛的应用价值.主要研究了q-对称熵损失函数下Pareto分布形状参数的最小风险同变估计和Bayes估计.通过证明得到,在适当的Γ-先验分布下,α的Bayes估计都具有统一的形式[cT＋d]-1.并且,针对c和d的各种不同取值情况,讨论了[cT＋d]-1的可容许性和不可容许性,给出了q-对称熵损失函数下参数的最小最大估计.     

GM(1,1)模型改进算法及其应用研究

原始序列规律、一次累加生成序列光滑度及其初始值是影响GM（1,1）模型预测精度的主要原因.为了获得较高的预测精度,在原有改善序列光滑度方法的基础上,给出一种基于加权和最小平均相对误差的灰色改进算法.该改进算法不但能够提高拟合及预测精度,而且拓展了传统GM（1,1）预测模型的适用范围.将传统方法与改进算法应用于实际设备故障诊断和寿命预测,结果表明,改进算法对于机械设备的预知维修具有较好的参考价值.     

平稳过程的最佳FIR滤波器研究

很多实际处理的信号都是平稳随机信号,其中FIR滤波器具有良好的稳定性。讨论了平稳随机信号、FIR滤波器结构和最小均方误差准则。并且以LMS算法和NLMS算法为基础,研究讨论了平稳最佳FIR滤波器的实现。并在MATLAB下仿真实现了基于LMS算法的最佳FIR滤波器。最后建立分析了一个基于NLMS算法的自适应信道均衡系统模型。用经典的窗口法对FIR滤波器进行了设计。