基于Lyapunov指数的预报方法及在气象预报中的应用

介绍了混沌时间序列的Lyapunov指数预报分析方法，并应用混沌方法对气象预测时间序列进行处理，把其混沌特性应用于气象预报中。根据气象时间观测数据计算了重构相空间嵌入维数D2和Lyapunov指数。结合实际例子对Lyapunov指数预测方法进行了验证。     

IBF神经网络电力负荷预测模型研究

运用Matlab神经网络工具箱建立了一个RBF神经网络,依据某地实际的历史电力负荷数据和天气数据作为训练样本和测试样本,进行了考虑历史天气状况因素的电力系统短期负荷的预测和仿真,预测结果平均相对误差较小,满足精度要求,并将此RBF负荷预测模型与BP神经网络建立的短期电力负荷预测模型的预测结果进行了比较,显示了在相同预测条件下,RBF神经网络相比于BP神经网络在电力系统短期负荷预测方面的优越性．     

一种补偿因子区域不变的CS成像算法

为提高星载合成孔径雷达（SAR）成像的实时性,减小补偿因子的运算量,提出了一种补偿因子区域不变的Chirp Scaling（CS）成像算法. 这种改进的CS算法根据补偿因子的相位误差确定一个更新步长,在每个步长内更新一次补偿因子,即相邻单元内的数据与相同的补偿因子相乘. 利用这种改进的CS算法对点阵目标和实测目标进行了仿真验证,得到的SAR图像质量与传统CS算法的结果相差很小. 这种补偿因子区域不变的CS成像算法在满足精度的前提下使得补偿因子的运算量成倍减小,大大减小了实时成像的压力,能够有效降低星上实时处理系统的规模,从而降低系统功耗.      

临界平面法对航空材料的适用性评估分析

多轴疲劳理论已经被大量的常规材料试验数据所证实,但是它们对航空材料的预测能力还没有进行广泛的验证。利用文献中三类航空材料的多轴疲劳试验数据,评估分析了六种基于临界平面法的多轴疲劳寿命预测模型对它们的预测能力。通过对比分析指出:Ince-Glinka模型最适合预测航空合金钢的疲劳寿命,而对于钛合金以及镍基合金,Brown-Miller模型最能准确预测其疲劳寿命。同时,合理的疲劳寿命预测模型需要全面考虑材料的失效模式及受力特点,而为了准确预测材料的疲劳寿命,则需要选择精确的应变疲劳参数。     

电力负荷预测技术发展趋势研究

电力负荷预测是电力调度,用电以及电力计划规划的重要内容,提高电力负荷预测技术水平有利于合理安排电网运行计划,提高电网经济效苴和和社会效苴。该文结合电力负荷预测技术发展研究实际,对试技术发展慧势做了简要分析。     

基于人工智能的人民币/美元汇率组合预测模型

针对在人民币/美元汇率收益率的尖峰厚尾、波动性聚集性与杠杆效应等特征,单个预测模型往往难以完全将这些数据特点完全反应,为更有效地利用各个模型的优点,利用协整关系和神经网络的非线性特点将不同的单一模型进行组合。实证表明:组合模型能产生更好的预测精度。     

基于BP神经网络优化的灰色线性回归组合模型应用分析

在分析灰色线性回归组合预测模型基本原理的基础上,利用MATLAB强大的计算功能,实现组合预测模型算法。通过实例分析发现拟合结果对实测值出现一定的波动性,故通过建立实测值与模拟值之间的比值序列,再利用BP神经网络模型对该比值序列进行建模优化,以进一步优化组合模型的预测精度。最后实例证明了该优化模型具有较高的拟合和预测精度,是一种可行、有效的优型变形数据分析模型。     

自动机运动规律图像特征点的提取方法研究

本文通过分析高速图像非接触法自动机运动参数测试系统采集图像的数据特点,利用光斑区域预测法,预测光斑在图像序列中的区域,确定处理的矩阵范围,实现了数据的快速处理;研究了针对自动机运动规律的反射光斑图像特征点的处理算法,图像经中值滤波后,采用算子边缘检测及生长、填充后,用亚像素识别技术中灰度重心法,进行了光斑中心定位。     

柴油机特性曲线的仿真和燃油消耗的预测

为了对柴油机特性曲线进行仿真和对燃油消耗率进行预测,考虑到影响柴油机的各种因素,采用非线性的建模方法,并使用数据处理的分组方法（GMDH）对柴油机特性曲线进行建模仿真,同时对燃油消耗率进行预测.结果表明该方法对柴油机特性曲线的仿真和燃油消耗预测具有可行性和实用价值.     

改进型感应电机电压模型磁链观测器设计

针对传统电压模型磁链观测器中引入低通滤波器后,带来幅值相位误差及滤波最佳截止频率选择问题,本文提出了一种高通滤波器和低通滤波器串联,且对电压模型中的电压项和电流项分别积分的改进型电压模型转子磁链观测器.文中分析了该改进型磁链观测器性能提高的原因,推导了高通滤波器和低通滤波器引起的幅值和相位误差补偿算法.仿真和实验验证了补偿算法的有效性,并且新的改进型转子磁链观测器在电机全速范围内具有优良的稳态和动态性能,具有较高的工程实践价值.