前胡和紫花前胡在中国的潜在分布区预测

采用最大熵(MaxEnt)生态位模型,结合前胡和紫花前胡大量已有的地理分布数据,基于20个环境变量对其在中国的潜在分布区进行了预测.结果表明:最冷季度平均温度,最冷月最低温和最干季度平均温度为前胡分布限制性因子.而对紫花前胡影响最大的环境因子为最干月降水量,最冷季度平均温度和昼夜温差月均值.预测结果显示,前胡和紫花前胡的潜在分布区比现实分布区更广泛,其中中国秦岭地区、浙江省、湖南省等部分山区为其最佳适生区(适生指数0.71).在台湾、甘肃和西藏等地区分布的差异能为在地域上分辨两者提供理论依据.随着野生资源减少和中药材前胡和紫花前胡需求量的增加,在该地区进行栽培是增加产量,保护野生资源多样性的可行途径.     

同源建模方法预测蛋白质突变结构的适用性分析

通过从Protein Data Bank(PDB)结构数据库中提取单氨基酸突变的晶体结构,构建了一组无冗余的测试数据集,对目前应用最广泛的两款同源建模预测软件(SWISS-MODEL和MODELLER)进行了测试分析,发现它们对蛋白质的整体结构预测效果良好,均方根偏差小于0.5埃(RMSD0.5),但在突变导致结构显著变化(RMSD1.5)的情况下却均不能得到准确结果.分类统计显示,发生在蛋白质结构内部和极性氨基酸之间的突变结构变化小,两款软件预测效果较好(RMSD1.0).突变导致结构显著变化的可能性不高(5%),但它对蛋白质功能的影响不可忽视,因此应用同源建模方法对于蛋白质突变的模拟并不完全适用,还需要开发新方法来提高准确性.     

短时交通流混沌预测方法的比较

针对传统的应用数学模型方法在短时交通流预测精度和实时性方面存在的问题,提出了将Volterra滤波器自适应预测模型用于短时交通流的实时预测。为提高预测精度,在Volterra滤波系数计算过程中采用归一化最小均方自适应算法进行多次训练。应用该预测模型对几个典型的非线性系统进行预测,验证了算法的准确性。然后再用此方法对微观实测交通流的时间序列进行实证分析。仿真结果表明,该预测模型对实测交通流时间序列具有很好的预测效果,可以满足实时交通流预测的需要。     

2012年奥运会游泳项目的灰色马尔柯夫模型预测

以1979—2008年历届奥运会各游泳项目最好成绩为基础,充分利用灰色马尔柯夫模型的特点,对2012年第30届奥运会主要的游泳项目最好成绩进行预测,为我国奥运战略提供参考．     

基于时效信息和深度学习的离港航班延误预测

针对离港航班延误预测问题,利用深度神经网络模型,结合时效航班信息数据和时效气象数据,提出了一种基于时效信息和深度学习的离港航班延误预测模型。利用真实数据开展数值试验,结果表明了所构建的延误预测模型可以在较短时间内获得较高的航班延误预测精度,并且具有较大的航班延误预测时效;同时随着延误时间阈值的增加,预测精度不断提高,损失值不断降低;尤其以60分钟为阈值时,模型的预测精度可以达到91.26%,说明了模型的有效性。     

独头掘进面爆破后CO浓度变化分析及预测

通过在现场收集实验数据来研究分析独头巷道掘进工作面爆破后CO浓度的变化规律。运用灰色系统理论知识对CO的浓度值进行分析;并对其进行预测。根据分析和预测的结果指导独头巷道局部通风作业,提出改进的建议措施。     

城市道路交叉口高峰小时流量的灰色预测

利用原有的交叉口高峰小时流量的统计数据,吸收灰色理论中的累加生成及等维灰数递补的方法,采用灰色预测中GM(1,1)模型代替原有的增长系数法,使交叉口高峰小时流量的预测值具有较高的可信度。     

果酒品质评价的自适应量子粒子群LS-SVM模型

针对BP神经网络和遗传算法对果酒品质预测存在速度慢和精度低的缺点,建立了一种基于量子行为粒子群算法(QPSO)的最小二乘支持向量机(LS-SVM)的果酒品质预测模型。模型通过引入粒子的进化度和聚合度,动态调整收缩扩张因子,从而实现了算法的动态自适应性。仿真结果表明:基于自适应量子粒子群的LS-SVM果酒品质评价预测模型优于所比较的BP神经网络和最小二乘支持向量机两种模型,具有较好的泛化性能和预测精度。     

RASTA滤波在语音通信质量客观评价中应用的研究

介绍了在语音通信质量客观评价中使用RASTA（Relative Spectra）滤波的研究结果。通过分别将RASTA滤波与感知线性预测（PLP,Perceptually Linear Prediction)方法和美倒谱（MFCC,Mel Frequency Cepstral Coefficient)方法相结合对通过短波或超短波信道的男女生文件进行拟合研究,均取得了比较好的效果。与PLP方法结合关系数提高了12％,与MFCC方法结合相关系数提高了4％。说明RASTA滤波对信道噪声的低频成分中人耳听不到的部分进行过滤的方法在语音通信质量客观评价中是有效的。     

基于煤层钻孔气体参数检测的突出预测预报装置

为解决现行的煤层钻孔气体检测装置数据最高值不容易被捕捉、钻孔气体参数比较单一、测定结果不能实时显示的问题,特研制出一种煤层钻孔气体检测装置。此装置能够准确测定煤层钻孔内的气体浓度(包括甲烷、硫化氢和一氧化碳)、气体流量、气体温度和气体压力等(包括高压和低压)参数,并且数据实时显示、连续记录、易于查询。应用实践表明:该装置能够满足煤矿现场测定煤层钻孔参数的要求,对实时预测预报煤与瓦斯突出危险性、保障煤矿安全生产具有重要意义。