基于P-S方法的金融危机预测系统构建与应用

在比较和借鉴国内外金融风险识别和防范研究成果的基础上,利用可能-满意度(P-S)方法,建立了金融危机预警系统,并相应地设计了一套金融危机预警指标体系．将该系统应用于1997年亚洲金融危机的实证研究,结果表明,该系统使用简单,并具有较好的预警能力。     

基于突变理论的边坡监测预警概率性模型研究

为解决边坡系统演化过程中不确定因素的影响,得到非确定性的边坡预警结果。结合突变理论与广义胞映射理论提出了一种边坡监测预警概率性模型。该模型采用尖点突变理论识别边坡稳定状态;将边坡稳定性演化结果视为随机事件,基于广义胞映射理论计算滑坡在某一时刻准时发生、提前发生、滞后发生、滑坡不发生的概率,从而实现边坡概率性预警。利用该模型计算了某黄土区工程边坡在某时刻发生失稳的概率为100%,且滞后发生的概率为83.8%,判定边坡系统突变会在该时刻之后发生,预警结果与实际情况一致,验证了该模型的有效性。与传统模型相比,概率性预警模型可提供更丰富合理的信息,有助于提升监测预警的准确率,为边坡监测预警研究提供了一种新思路。     

基于深度学习的风力发电机组故障预警方法研究综述

风能作为重要的可再生能源,近几十年来,全球风能使用规模迅速增长,陆上和海上风力发电机组发电容量不断增加。由于风力发电机组故障维修成本巨大,因此必须开发有效且可靠的风力发电机组故障预警方法,在风电机组发生故障前进行提前预警,以便降低风电场的运营和维护成本。目前风电机组数据采集与监视控制系统(supervisory control and data acquisition, SCADA)已经在风电场有了广泛的应用,其中蕴含着大量的潜在数据信息,同时深度学习方法在海量数据挖掘方面有比较明显的优势,因此深度学习方法在风力发电机组故障预警领域的应用潜力巨大。综述了近年来相关深度学习方法在风力发电机组故障预警的研究进展,总结了风电机组故障预警的大体步骤,分析了各个步骤的具体处理方法,对每种技术方法的特点进行整理分析。最后阐述了深度学习在风电机组故障预警领域所面临的挑战,并对今后的研究重点进行了展望。     

嵌入式换道预警系统设计

针对以往换道预警系统设计中存在的灵活性低、实时性差等缺点,设计了一种基于车载CAN(controller area network)总线数据的嵌入式换道预警系统。首先,以飞思卡尔半导体公司的MC9S12XET256微处理器为核心,利用雷达传感器、车载CAN总线等获取与换道相关的车辆行驶状态参数和周围环境感知信息等原始数据,并以TTC(time to collision)为门限值制定换道预警规则,通过声光报警方式实现报警。在实车条件下进行验证,其中安全换道过程系统预警准确率为95%,冲突区预警准确率为93%。     

基于MKE06Z64的电动汽车低速行驶提醒系统设计

为了解决电动汽车低速行驶中因无提示音而易引发交通事故的问题,设计了一个基于MKE06Z64的电动汽车低速行驶提醒系统.该系统主要包括主控模块、电源模块、稳压模块、CAN总线模块、LPF模块、功放模块和存储模块（备用）等.主控模块接收并分析电动汽车CAN总线的指令,获取档位、车速、使能信号和音源选择等车况信息,主控芯片再根据这些信息找到对应的音源,利用PWM输出提示音.     

2020年经济景气形势监测、分析和预测

2020年1季度新冠肺炎疫情给经济和社会带来前所未有的冲击,使经济景气出现了断崖式大幅下降,警情指数罕见发出“过冷”信号,但2、3季度经济景气明显回暖,9月已经回到“正常”区间。经济周期已经在2020年2月形成改革开放以来的最低收缩谷底,从3月开始经济景气进入新一轮周期的扩张期。预计4季度GDP增速将继续回升至潜在增长水平附近,全年经济增长2.3%左右,CPI上涨2.7%左右。宏观调控应继续以“保就业、促消费、稳投资”为主要政策发力点,推进落实“六稳”、“六保”政策,使经济增长回归并保持在潜在增长率水平附近;同时需提前关注和应对经济金融领域的多种风险,平衡好稳增长和防风险。     

基于多层前馈神经网络的互联网行业财务风险预警研究

为了构建一套科学合理、行之有效的财务风险预警机制,及时识别出企业隐藏的财务风险。本文以60家在A股上市的互联网企业为依据,以各企业2016~2018年的数据作为研究样本,选取了包含财务和非财务指标共计27项,构建了初步预警指标体系。通过非参数检验、主因子分析对指标进行优化和降维,将因子得分作为输入变量代入多层前馈神经网络进行训练和检验。检验结果表明：基于多层前馈神经网络的互联网行业财务风险预警模型达到了设计标准,具有较高的准确度和实际应用价值。     

辽河主要控制站防汛特征水位研究

针对辽河干流水文特征、河道特性及防洪特点,探讨了防汛特征水位确定的原则、机理、方法和标准,以年最高水位、最大洪峰流量频率作为警戒水位的基本依据,建立计算模型和检验方法,并从辽河防护对象、洪水特性、堤防工程防御标准和社会经济条件等综合分析,提出辽河干流主要控制站警戒水位。同时,根据堤防工程设计,确定保证水位。     

基于金属磁记忆的钢结构焊缝疲劳试验

金属磁记忆检测技术已经在对接焊缝疲劳损伤检测方面有了诸多研究成果,但是目前的研究主要集中于对接焊缝的拉压疲劳,与实际结构中焊缝的弯拉疲劳过程之间存在差异.为此,本研究开展了含对接焊缝的工字钢梁疲劳试验,旨在真实地模拟实际工程中对接焊缝的疲劳开裂过程,揭示疲劳过程中磁信号的变化规律.试验结果表明:焊缝的初始焊接状态对于磁信号分布曲线的变化趋势有一定的影响,对于同一焊缝,当其初始磁信号曲线分布趋势相似时,其峰值及谷值随疲劳周次的变化趋势基本一致;研究发现,磁信号分布曲线的突变可以表征宏观疲劳裂纹出现,但是在疲劳稳定阶段,磁信号法向分量对于疲劳损伤的累计更加敏感;经过标准化处理后的矢量合成磁场平均值特征曲线可以表征焊缝疲劳的变化过程,捕捉到疲劳裂纹萌生的广义时间节点,从而对宏观疲劳裂纹的出现起到预警作用.     

空地联合预警系统的弹道估计实时算法

针对弹道导弹预警系统中的弹道实时估计难题,提出了一种新的卫星与雷达测量数据的加权快速融合方法,它是一种递推式计算方法,对有效测元进行逐个融合计算,可以提高估计精度。在此基础上,探讨了一种基于匹配多项式最小二乘滤波的雷达数据实时处理方法,该算法能有效的降低截断误差。给出了应用这两种方法的具体步骤,理论分析和仿真计算结果表明了算法的有效性。