灰色系统的弹箭系统研制费用估计模型的研究

对弹箭系统研制费用的估计常采用多元线性回归方程法。该方法要求有大量样本数据的情况 ,并且估计精度较差。在新型弹箭系统的研制中 ,由于样本数据较少 ,给研制费用估计带来一定的困难。该文应用灰色系统预测理论解决弹箭系统研制费用估计问题 ,建立了灰色系统GM预测模型和n次累加残差模型并对GM预测模型进行修正。通过实例计算能看出用较少的样本可以得到较高的预测精度。     

学生考试成绩分布的拟合

探讨了学生成绩的分布情况,发现学生成绩并非都呈正态分布.     

基于GM（1,1）模型的变形预测研究

变形监测是大型建筑物、构筑物安全运营的保障性工作,而要避免灾害的发生,则需要进行相应的预测预警。从变形监测理论出发,探讨了当前变形预测的模型,开发了基于MATLAB的GM（1,1）模型计算程序,结合某沉降变形监测数据进行了预测分析,给出了预测精度评价和对比图,对GM（1,1）模型在变形预测中的应用是一次很好的实践。     

基于灰色理论与BP神经网络的交通运输量组合预测研究

交通运输量预测是公路规划与管理中的重要问题.结合灰色理论模型与神经网络的优点,基于不同的组合预测思想分别建立了加权算术平均组合、加权平方和平均组合及加权比例平均组合预测模型.利用不同的评价模型对多组数据进行了评价分析研究.结果表明,通过选择合适的组合预测模型及参数估计方法并确定最佳的模型参数,能够有效地提高预测精度.     

基于灰色预测模型GM（1，1）的矿井瓦斯涌出量预测及其参数研究

本文解释了GM（1,1）模型中的发展系数（a）与灰作用量（b）的意义,并对其在GM（1,1）的白化方程中的作用和对预测的影响进行了研究,根据这些结果,对GM（1,1）模型在矿井瓦斯涌出量预测方面进行了计算,肯定了GM（1,1）在矿井瓦斯涌出量预测方面的应用前景。     

基于灰色联法的导弹武器系统性能分析评价

本文利用灰色关联分析法,结合导弹系统性能分析的特点,将灰色系统中的绝对关联分析法和定权分析法相结合,建立一个导弹武器系统性能的评价模型。针对导弹性能评价指标的差异性,对指标值进行归一化算子处理,使得指标有同一的比较量纲。将定权分析法引入关联分析模型中,真实反映评价指标的重要程度,使评价模型更加科学、客观。最后,用实例表明灰色关联分析在评价导弹中的可行性和实用性。     

基于粒子群改进BP神经网络的组合预测模型及其应用

针对应用广泛的传统人工智能预测BP(Back propagation)神经网络自身局限以及其在处理中长期复杂预测问题中需要样本数量大、泛化能力弱等不足,提出利用粒子群算法优化BP神经网络的学习算法,在此基础上,利用灰色预测方法和自回归移动平均模型(ARIMA)时序预测对历史数据进行初步预测,对中长期预测中数据趋势项和随机项进行模拟;将初步预测的结果作为改进BP神经网络的输入,在此基础上进行训练和预测,构建基于改进BP网络的组合预测模型.以我国1978-2007年能源需求数据为样本,进行实例分析.结果表明:组合预测模型预测精度较BP神经网络、灰色预测方法和ARIMA预测方法分别提高4.8%,6.1%和5.3%,验证了组合预测方法在中长期预测问题处理中的有效性.     

系统云灰色预测模型及其应用

将灰色系统云理论引入到滑模变结构控制中,设计了一种新型的灰色模糊滑模控制器。该控制器将灰色预测与模糊推理的相结合对滑模控制器的控制策略进行预测输出。能有效地解决滑模控制系统中由于系统惯性引起的切换滞后所带来的抖动问题。将此控制器应用到交调速系统中,仿真研究表明交流调速系统能获得优良的动态和静态性能。     

t— 分布收敛于标准正态分布的几种证明方法

给出了t-分布收敛于标准正态分布的几种证明方法。     

灰色关联分析在运动员竞技能力诊断中的应用

运用“多级估量测量表”,“竞技心理能力量表”和灰色关联分析数学方法,揭示了运动员的竞技能力水平与运动成绩变化的制约关系。研究表明,竞技能力具有鲜明的专项特点,竞技能力诸要素的影响力是以关联度的量值和关联序的位次表征的。通过实例运算,介绍了点关联度,斜关联度,点、斜关联度的量化方法。