系统存在建模误差时动态矩阵控制鲁棒性分析

在点预测控制器鲁棒性分析的基础上，进行由两点到多点预测控制器的鲁棒性分析，得到任意的动态矩阵控制(DMC)控制器都可由点预测控制器的加权和表示，而其鲁棒性亦可由点预测控制器的鲁棒性加权和近似表示．这为动态矩阵控制的鲁棒性和快速性综合提供了明确的指导作用．     

BP网络应用于黄河水质的预测研究

利用黄河兰州段水质指标浓度时间序列作为学习样本，选取了DO、COD、氨氮、重金属离子等l0项指标作为输出参数，运用人工神经网络BP模型中的Levenberg—Marguardt优化算法对学习样本优化建模，将优化好的网络的预测结果与实测结果进行了比较，表明BP网络可以很好地用于黄河水质指标值及水质类别的预测。     

汇率预报的非线性组合建模与预测方法研究

近年来的经济统计研究表明,组合预测比单项预测具有更高的预测精度,但线性组合预测方法在汇率的组合建模与预测方面存着较大的局限性。本文提出了一种基于支持向量机回归(SVM)的汇率非线性组合建模与预测新方法,并讨论了建模中SVM核函数、损失函数的选取和容量控制等问题。对于英镑、法郎、瑞士法郎、日元对美元等汇率时间序列的组合建模与预测结果表明,该方法具有很强的学习与泛化能力,在处理外汇市场这种具有一定程度不确定性的非线性系统的组合建模与预测方面有很好的应用价值。     

光纤Bragg光栅传感器在土木工程中的应用

在介绍了光纤Bragg光栅传感器的基本原理和解调方法后，对光纤Bragg光栅传感器在土木工程中的国内外的应用作了详细的综述，探讨了光纤Bragg光栅传感器用于土木工程检测时的一些关键问题，指明了其广阔的应用前景。     

轮胎纵向力的神经网络模型

将人工神经网络方法用于轮胎纵向力特性的建模，建立了以滑移(转)率为变量，以垂直载荷为参变量的轮胎纵向力神经网络模型。对轮胎实测数据与神经网络模型预测结果的对比表明，轮胎神经网络模型的精度能满足工程要求，BP前馈神经网络可有效地应用于车辆轮胎纵向力特性的数学建模，且建模过程简单，模型计算较快，预测精度较高。     

基于局域网的网络状态预测

讨论了网络状态预测的意义及存在的问题 ,并分析了TCP协议中的通用网络状态估算法 ,针对其应用到具体局域网环境中时的不足之处 ,提出了平滑因子应该是时变的观点 ,并在此基础上给出一种新的用于局域网环境的网络时延预测算法 ,并给出实验数据进行比较分析     

腐蚀管线的剩余寿命预测

预测管线的腐蚀变化趋势及腐蚀对管线结构完整性的危害是评价管线剩余寿命的关键步骤。将影响管线剩余寿命的各种因素看成是分布各异的随机变量 ,建立了预测管线失效的概率数学模型。利用这一模型 ,研究了腐蚀速率、缺陷深度、管道壁厚和工作压力等因素对管线可靠性的影响。结果表明 ,各参数的不确定性越大 ,管线的可靠性越低 ;缺陷深度在腐蚀缺陷形成初期 ,对管线的可靠性有很大影响 ,而随着时间的推移 ,腐蚀速率将对管线的可靠性有较大影响。对一条输油管线 ,基于管线腐蚀检测数据 ,对 1km长度的管道进行失效概率统计分析得到的腐蚀速率能够对管线全线的安全状况做出合理预测 ,从而为管线的进一步维修与检测提供参考资料。     

同一市场预测问题的两种不同预测方法

利用两种不同的方法对同一市场预测问题进行了预测,得到不同的预测结果,预测精度也不相同,最后给出相应结论.     

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。     

4．3米磁性引纬织机共轭凸轮引纬系统的综合

提出采用共轭凸轮一行星轮系组合机构作为引纬系统解决了4．3米磁性引纬织机大幅宽引纬问题。共轭凸轮机构可满足对引纬工艺要求的控制，行星轮系增速可增加引纬幅宽。讨论了通过引纬梭移动裕量和优化确定凸轮机构运动规律克服增速带来的位置精度和惯性力等问题。