战区反导拦截效率模型研究

在未来防空作战中,反战术弹道导弹(TBM)是防空导弹部队担负的重要作战任务。针对拦截战术弹道导弹过程中,难以用一般预警雷达完成情报预警的问题,建立了情报预警系统的发现概率和预警概率计算模型,以及防空导弹拦截系统的排队论模型,给出了反导作战拦截效率的计算方法,并讨论了提高反导拦截效率的对策与方法     

非线性时间序列建模的混合GARCH方法

在文献[1]的基础上，首次提出混合广义自回归务件异方差（Mixture Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic Model简记MGARCH）模型；给出并证明了MGARCH模型的一阶平稳性的充分必要条件及二阶平稳性的充分务件；给出该模型参数估计的EM算法：利用BIC定阶准则对MGARCH模型的各成份进行定阶；计算结果表明该模型对金融非线性时间序列中存在的变异率现象具有较强的描述能力，有广阔的应用前景。     

ARMA-GM combined forewarning model for the quality control

1.INTRODUCTION Tocontrolthequalityoftheproducts,wemustsu pervisethequalityindexesandanalyzethechanging tendency.Therearealotofstatisticaltoolsincom monuse,themosteffectivemethodisacontrol chart.Itcangrasptheabnormalsymptomofatrend ofthequalityofproductsincontrollingprocessand makethequalitypreventionpossible.Butfromits workingprocessweknowthismethodalsohassome limitation.Becausethecontrolchartonlydetermines theaveragevalueandlimitinterval,onecanonly judgethequalitystateofproductsstatica…     

长江三角洲典型县域农业生态环境质量评价

选建了农业生态环境质量评价指标体系,应用基于三角白化权函数的灰色聚类评估方法,全面评价了位于长江三角洲地区的常熟市农业生态环境质量状况.结果表明,该市农业生态环境总体上处于较好状态,有利于当地农业生产的可持续发展.     

BP 神经网络网络结构优化问题的研究

将灰色关联分析法应用到BP神经网络隐层结点数的确定中,实现了BP神经网络网络结构的优化,提高了网络的预测精度.仿真结果表明这种方法非常有效,同时也对BP神经网络的进一步研究提供了一种全新的思路.     

露天矿行车事故频次的灰色预测

针对露天矿运输系统行车事故发生频次数据少的缺点,采用了灰色系统理论对其进行灰建模,灰预测.验证了灰建模的可行性,阐述了灰建模基本步骤,通过实例分析了该方法的有效性和适用性,从而为露天矿调度运输系统超前采取防范措施,提供了依据,将事故损失减少到最低,做到防患于未然.     

The Intelligent Decision Support System Model of SARS

Based on the intelligent decision support system, a new method was presented to defense the catastrophic infectious disease such as SARS, Bird Flu, etc.. By using All Set theory, the decision support system (DSS) model can be built to analyze the noise information and forecast the trend of the catastrophe then to give the method or policy to defend the disease. The model system is composed of four subsystems: the noise analysis subsystem, forecast and simulation subsystem, diagnosis subsystem and second recovery subsystem. They are discussed briefly in this paper. This model can be used not only for SARS but also for other paroxysmal accidences.     

基于区间灰数预测模型的天猫“双十一”物流需求量预测

基于天猫"双十一"包裹量增长呈"S"形和连续动态变化的特性,对"双十一"包裹量进行预测;首先将天猫历年"双十一"包裹量划分成几个连续区间,然后通过信息分解法对连续区间灰数进行白化处理,将区间灰数分解成白部序列和灰部序列,最后建立基于信息分解的连续区间灰数离散Verhulst预测模型;经误差检验分析,该模型预测结果精度较高,可以作为天猫平台第三方物流企业对物流资源进行合理、有效调配的依据。     

基于数据分析的地区高等教育发展评价及预测

改革开放以来,我国的教育事业得到了迅速发展,然而也存在着各地区发展不均衡的现象。由于以往教育水平评价指标间的关系错综复杂,为了有效地观测我国高等教育发展水平与趋势,本文建立了一种基于灰色关联度分析和熵权法的组合权重综合评价模型。根据指标体系收集到我国10个省级地区2007年至2016年的相应数据,利用综合评价模型与时间序列模型对我国部分地区高等教育的综合发展水平进行了测算和分析,得到了各地区高等教育综合发展水平的排名,并基于此对各地区未来5年的高等教育综合发展水平进行了预测。     

基于二层分解技术和改进极限学习机模型的PM_(2.5)浓度预测研究

准确的PM_(2.5)浓度预测对于保护公众健康和提高空气质量有重要意义,然而,由于PM_(2.5)浓度序列的随机性、非线性以及非平稳性等特征增加了对其准确预测的难度.本文提出了一种基于二层分解技术和改进极限学习机(ELM)模型的PM_(2.5)浓度预测方法,该方法融合了快速集成经验模态分解(FEEMD)和变分模态分解(VMD)两种分解技术以及经过差分演化(DE)算法优化的ELM模型.为了验证所提出预测方法的有效性,本文使用该方法对北京市和石家庄市的PM2.5浓度序列进行了预测研究.结果表明:1)相比于单层分解技术,本文提出的二层分解技术可以更加有效地降低PM2.5浓度序列的非线性及非平稳性特征;2)基于二层分解技术的DE-ELM预测模型可以显著提高PM_(2.5)浓度的预测精度.