人工神经网络构造经济预测模型方法的探讨

探讨利用人工神经网络建立经济模型的一般原理和方法,并通过构造一个宏观经济模型的实例加以说明.与传统的回归分析方法相比,人工神经网络具有良好的适应性和分析预测能力.     

基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制

提出了一种基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制新算法 ,在该算法中 ,先用BP神经网络辨识对象模型 ,同时预测对象的未来输出 ,然后用动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正。该方法解决了非线性、时变对象难以建模及控制的问题 ,仿真结果验证了这一新型算法的可行性     

应用级联神经网络预测供热锅炉次日小时热负荷的初步研究

通过对供热锅炉房热负荷的分析，建立了基于两个BP网络的级联神经网络(CNN)。相关性分析表明，可将时间序列负荷数据作纵横向分离，横向相关系列负荷可作为CNN前一BP子网络的输入数据，纵向相关系列负荷可作为CNN后一BP子网络的输入数据。前一BP子网络用于小时负荷的初始预测，其预测结果加入后一BP子网络的输入系列，实现对负荷的精确预测。按照此模型，建立了某一印染厂锅炉房次日小时蒸汽负荷的CNN预测模型。程序运行结果表明该模型在预测时足够准确可靠。     

柔化因子对广义预测控制稳定性的影响

在内模控制结构下，利用广义预测控制从对象至闭环特征多项式的系数关系，讨论了在Nu=1，λ=0的前提下，柔化因子。的选取对闭环系统稳定性的影响，并给出了根据阶跃响应系数保证闭环系统稳定的参数α的设计准则．这些理论结果为设计广义预测控制系统的稳定性提供了依据。     

Approaches to prediction of impact of Qinghai-Tibet Railway construction on alpine ecosystems alongside and its recovery

With the aid of the Remote Sensing (RS) and Geographic Information System (GIS) technology, the ecosystem pattern and fragility distribution maps of the 50-km-wide zone along the Qinghai-Tibet Railway were compiled and by using the superimposition method, range, area and indexes of the impact of various engineering activities on the ecosystems alongside the railway were studied. By making reference to the ecosystem recovery process of the Qinghai-Tibet Highway, mechanisms of recovery of the alpine ecosystems alongside the Qinghai-Tibet Railway were studied and extents and rates of the recovery were predicted.The results indicate that the impact of the railway engineering on the Alpine ecosystem depends mainly on how much the original surface soil in the zone has been disturbed and how fragile of the ecosystem per se. Restoration of vegetation coverage and species abundance shows a significantly reverse relationship with disturbance of the original surface soil but an extremely positive one with the length of the restoration period and mean annual precipitation and annual mean relative humidity in the period and no obvious bearings with altitude and temperature. In sections with an annual precipitation over 200mm, as long as a certain percentage of original soil is left in situ, it takes only 30 years or so for biodiversity to get basically restored to the original level after the construction is completed but at least 45-60 years or more for vegetation coverage.     

甘肃黄土地区地震动持续时间预测研究

在阐述地震动持时的含义及特征的基础上，分析研究了黄土地区与非黄土地区地震动衰减的差异，建立了甘肃省黄土地区地震动衰减规律，提出一种解决与给定超越概率水平相匹配的地震动持时的概率预测方法，给出了甘肃省黄土主要分布地区50年超越概率10％的地震动持时区划结果。     

GPC隐式算法及其在供热控制中的仿真研究

基于理论研究和工程应用的需要，提出了广义预测隐式算法。首先介绍了具有滤波器的模型已知的基本广义预测控制（GPC）算法，然后给出了两种隐式自适应算法，一种是已知对象阶跃响应前P个参数的算法，这种算法既不需要在线递推求解Diophantine方程，也不需在线求逆；另一种是一次辨识控制器参数的算法。最后以集中供热热力站热交换过程为应用背景，对基本算法和两种隐式算法进行仿真研究，其结果证明了算法的有效性。     

织物透湿性能测试与MATLAR应用研究

对各种织物透湿性能进行测试与分析．利用MATLAB6．5建立神经网络模型，选择最佳网络参数并对网络进行训练．通过应用实例提出了如何处理实验数据的方法，并通过建立大量的BP网络进行比较，筛选出最具应用价值的网络对透湿性能进行预测．     

民用机场货运吞吐量预测方法

随着中国经济建设和航空运输的发展，航空货运在航空运输市场中的份额越来越大，成为航空运输业新的经济增长点．目前对于机场货运吞吐量的预测方法不尽合理，导致了预测与实际情况不符，为此提出将机场的服务范围和城市圈概念融入传统吞吐量的预测方法．最后以南京机场为案例进行了分析研究。     

基于RBF神经网络的跳频信号频率预测的研究

提出了一种跳频信号频率预测的解决方案——RBF神经网络．比较了BP神经网络和RBF神经网络在跳频信号频率预测中的性能差异．应用MATLAB针对一伴有随机噪声的信号进行了仿真实验，证明了该理论的可行性与优越性。