基于回归分析与时序分析降水预报迭合模型的构建与实现

通过对大气降水序列确定性成分和随机性成分特征的分析,给出一种基于回归分析与时序分析降水预报迭合模型的构建方法.在分离和构造逐月降水序列趋势项、周期项和随机性项的基础上,给出基于Fortran和MATLAB的程序实现思路.最后给合实例验证了该方法的实用性和可行性.     

Research on Chaotic Time Series Prediction Based on K-entropy and RBF Neural Networks

In this paper, a method of direct multi-step prediction of chaotic time series is proposed, which is based on Kolmogorov entropy and radial basis functions neural networks. This is done first by reconstructing a phase space using chaotic time series, then using K-entropy as a quantitative parameter to obtain the maximum predictability time of chaotic time series, finally the predicted chaotic time series data can be acquired by using RBFNN. The application considered is Lorenz system. Simulation results for direct multi-step prediction method are compared with recurrence multi-step prediction method. The results indicate that the direct multi-step prediction is more accurate and rapid than the recurrence multi-step prediction within the maximum predictability time of chaotic time series. So, it is convenient to forecast and control with real time using the method of direct multi-step prediction.     

IEEE802.11 DCF退避机制分析和改进

引入二维马尔科夫模型,对退避时隙选择概率分布对IEEE802.11DCF系统性能的影响进行了理论分析,并提出了一种简单有效的退避时隙选择改进方案.仿真结果证明,该方案能够有效提高IEEE802.11的饱和吞吐量.     

EKF在多变量混沌序列辨识中的应用

运用扩维技术以及扩展卡尔曼滤波算法的跟踪辨识特性同步实现对多变量混沌序列的精确预测和混沌系统主动态方程的参数辨识。利用典型混沌方程与所观测时间序列的吸引子特性比较，较准确地确定系统初始状态。对理想Roessler三个变量的时间序列和大连市气温降雨二变量时间序列进行仿真并与递推最小二乘法进行比较，结果表明该方法的有效性。     

一种支持实时协同虚拟装配的体系架构

协同虚拟装配技术为多个设计人员在同一虚拟场景中共同进行装配试验提供了条件。主要就如何实现协同装配的实时性进行了研究,提出了一种“复合式”的协同体系架构,并采用基于C/P(命令/参数)消息的数据传输方式实现协同任务的实时传输,进一步的采用任务的分解执行方式实现协同任务的实时处理。在上述架构与技术基础之上设计开发了一个支持实时协同的虚拟装配系统,并以大型机械压力机的实时协同装配为例对系统进行了验证。     

时滞的周期神经网络模型周期解的稳定性分析

通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,获得了时滞周期神经网络模型周期解全局渐近稳定性的一个充分条件.     

高校体操课程改革下徒手体操的教法探析

鉴于目前体育教育专业体操课程改革中徒手体操课时所占比重增加的趋势,本文运用文献法、问卷调查法、逻辑分析法对徒手体操教学方法进行了深入分析,探索出了一种省时、高效的徒手体操的教学模式,以期更好地完成体操课程教学的总目标.     

营口市城市暴雨强度公式研究与应用

阐述了营口市城市暴雨强度公式研究与应用,进行了P-Ⅲ分布和指数分布两种频率分布计算;首次引入系统优化技术,使推荐的公式更可靠、精度更高.     

一种基于直扩码分多址系统的复信号空时扩频算法

基于直扩码分多址系统下行链路，提出了一种针对复信号的空时扩频算法．该算法采用发射分集技术，将空时分组编码与直接序列扩频相结合，依靠空时分组码和扩频码的双重正交特性以及复信号自身的特性，充分利用了空域和时域资源设计出新的收、发和解码算法，解决了复信号空时分组编码非正交所导致的解码复杂度过高的问题，将最大似然检测简化为一个线性过程．在独立瑞利衰落信道和给定收、发天线数的条件下，能够实现系统所能达到的最大的分集增益．理论分析及仿真结果表明，与未加扩频的发射分集系统及现有的空时扩频算法相比，该算法不仅能够显著提高数据传输速率，增大系统容量，还具有误码性能好，解码复杂度低、接收机结构简单等优点．     

低压电力网标准时间传递研究

结合扩频通信技术原理,给出了一种基于低压电力线网的标准时间传递方案,并讨论了它的网络节点地址分配。该方案结构简单,特别适用于单变压器供电区域内标准时间的传递和分配。