并行广义预测自校正控制器(GPC)

本文旨在讨论ＧＰＣ算法［１，２］的并行化问题，通过对原串行算法的数据流及数据相关性的分析，得到了一种三角阵列的并行算法。该算法自然导致Ｓｙｓｔｏｌｉｃ结构，并具有良好的数值稳定性。对于一个 ｎ阶系统而言，本算法采用Ｏ（ｎ２）阶的处理器单元互连成三角阵列，可以把计算时间由原来的Ｏ（ｎ３）阶（内积运算）时间提高到 Ｏ（ｎ）阶，因而具有 Ｏ（ｎ２）的加速比，其处理器的利用效率得到了很大提高。     

水库调度PSO优化模型及求解方法

水库优化调度是水资源系统工程的一个典型,其实质是一个非线性的不等式约束优化问题,然而现行的求解方法中针对离散精度和复杂约束处理两个问题一直考虑不足,相关方面的研究也较少。将连续域寻优的粒子群算法引入到水资源系统工程中,建立水库调度的PSO优化模型,避免因离散而引起的寻优瓶颈,并针对传统粒子群算法的趋同性问题和复杂约束问题,提出退火罚函数法和混沌变异因子法,使改进后的粒子群能更有效地解决水库调度问题。通过实例分析,验证该方法的可靠性,为水库调度提供了一种新的求解途径。     

非线性优化GM(1,N)模型及其应用研究

GM(1,N)模型在因素一次累加弱化系统指标间波动性和灰性的基础上,建立了各因素线性关系的灰色模型,但其强制性的线性假设以及不够完善的求解方法致使其实际运用较少. 为解决这类问题,文章提出了两个非线性优化的GM(1,N)模型--非线性GM(1,N,x_1~((0)))和GM(1,N,x_1~((1)))模型,即在GM(1,N)白化方程的基础上建立因素间非线性关系,并通过BP网络拟合,最终得出拟合结果和预测值.进一步证明了两种非线性GM(1,N)模型均属于GM(1,N)的派生形式,并提出了运用非线性优化GM(1,N)模型进行指标预测的具体方法. 最后通过一个实例进一步表明该模型的可行性与优化性.     

基于PO的进近着陆系统信道环境分析和仿真预测

针对机场环境日益复杂,进近着陆系统对于机场环境的影响十分敏感的实际问题,提出了一种基于物理光学理论(PO)的进近着陆系统信道环境分析和仿真预测方法。应用基于PO的信道散射环境分析方法,建立了系统的信号源模型和考虑信道环境影响的系统航道偏移模型,对受多散射体影响的信道环境下的进近着陆系统进行建模,结合实际问题,应用建立的模型对散射环境中的进近着陆进行了仿真,结果表明,基于PO的仿真预测方法能够较准确、合理地给出散射环境对系统的影响程度,具有预测机场配置物体对系统影响的能力。     

基于改进整数变换的无损隐秘传输方法与仿真

给出了一种基于改进整数变换的图像无损隐秘传输方法。该方法改进整数变换使得整数变换引入失真较少,并能自适应选择整数变换后引入误差较小的图像可修改矢量进行整数变换并嵌入机密信息。局域网上的仿真实验结果表明该方法具有较高的嵌入容量和较好的隐蔽性,同时正确提取机密信息后原宿主图像可无损恢复。     

基于快速网络模拟的安全态势预测

为提升网络安全态势预测的准确性,提出基于网络模拟的态势预测方法。该方法依靠网络模拟技术,详细推演网络安全行为的未来状态,并通过对状态数据进行分析与归纳,实现对网络安全态势的预测。为提升预测的时效性,研究核心节点路由静态存储以及动态连续计算等快速网络模拟技术。通过具有1720个节点的网络拓扑进行了实验验证:依靠快速网络模拟技术,整个态势预测所需的时间减少了51.7%,实现能提前获知未来的安全态势值;对所获得的安全态势曲线与实际安全行为进行对照分析,验证了安全态势预测的准确性。     

用于组合测姿的Kalman渐消因子自适应估计算法

提出了适用于姿态测量的Kalman滤波渐消因子自适应估计算法,滤波中采用序贯处理的方法计算出每个量测量对应的渐消因子,在位置速度组合导航系统中,只有位置、速度的误差状态是直接可观测的,用序贯滤波处理计算得到的渐消因子对协方差阵中对应于位置和速度误差状态的对角元素进行自适应控制,抑制滤波发散,提高位置、速度和姿态的测量精度。半实物仿真表明,与原来的算法相比,修改后的方法不仅能够提供高精度位置、速度信息,而且还可以提供高精度姿态信息,其中航向误差在0.08°以下,俯仰和横滚误差在0.02°左右。     

基于EMD的数据驱动模型在径流预测中的应用

为提高径流预测的准确性,提出一种经验模态分解EMD(Empirical Mode Decomposition)与数据驱动模型相结合的径流预测方法。该方法运用EMD将汾河上游兰村、汾河水库和上静游三个水文站年径流序列分解为随机分量和趋势分量,分别选择合适模型对各分量进行合理预测,再拟合各分量预测结果得到最终的年径流预测值。结果表明,通过EMD分解,预测效果有明显提高,满足规范要求,计算方法可行。预测结果可为汾河上游防洪抗旱规划,水资源管理提供科学的依据。     

Vasicek利率模型下多种风险资产的动态资产分配

假设金融市场中存在一种无风险资产和多种风险资产,且无风险利率是动态变化的,是服从Vasicek利率模型的随机过程。应用Legendre变换和动态规划原理对效用最大化下的最优投资策略进行了研究,得到了幂效用和指数效用下最优投资策略的显示解。算例分析了参数变动对最优投资策略的影响。     

面向大社交数据的深度分析与挖掘

社交网络在线化是大数据时代的典型特点,也是大数据产生的重要原因之一.本文从大数据的特点着手,结合互联网络尤其是在线社交网络的发展趋势,介绍大数据在提升国家信息产业科学化水平、引领新型互联网经济发展、推动社会学与信息科学交叉发展等方面带来的重大机遇;分析在线社会网络中存在的关键问题,阐述网络大数据研究在语义理解与分析、多模态关联与融合、群体行为分析与挖掘、多维分析与可视化、系统的研发与集成等方面面临的巨大技术挑战,以及当前国内外在大数据分析和在线社交网络领域的主要研究工作;总结和展望网络大数据研究的未来方向和前景.