变系数拟自回归模型下的测量误差分析

本文对雷达测量误差影响较大的因素进行了分析研究,并将其和雷达测量数据一起建立了变系数拟自回归的统计模型以实现对雷达测量值的纠偏,利用剖面最小二乘法估计模型参数,在一定条件下证明了模型的大样本性质,并结合残差的峰度和偏度构建了区间估计。实际数据的拟合和预测结果显示,我们提出的纠偏方法可将误差减少90%。     

基于Chebyshev多项式的神经网络中长期负荷预测研究

高精度负荷预测在提高电力系统的安全性和经济性方面有着极其重要的意义,而现有的负荷预测方法因参数有限,难以完全反映其内在规律,因而导致预测结果不够准确.为此提出了一种基于Chebyshev多项式神经网络模型的预测方法.该方法使用递推最小二乘法训练神经网络权值系数,以获得高精度的参数估计,从而实现Chebyshev多项式神经网络模型对负荷量的最优拟合,再利用训练好的Chebyshev多项式神经网络模型实现中长期负荷预测.研究结果表明,该方法能较好模拟负荷变化规律,有效提高了负荷预测精度,在电力系统负荷预测中有较大的应用价值.     

高考中的三角函数题

<正>三角函数的图像和性质是近几年高考的热门考点,而在解决这些问题的过程中,正弦型函数y=Asin(ωx+φ)+k的函数性质处于核心地位.大多数三角函数的图像和性质问题都可以化归为y=Asin(ωx+φ)+k的图像和性质加以解决.从2014年各省高考数学真题来看,针对正弦型函数的考察,除了最基本的常规问题外,也出现了一些新的尝试和动向.下面就从三个方面来探讨这些动向.     

面向信号的仪器控制模型研究

在复杂电磁场的背景下,捕获良好短波电台的信号是人们研究的重要议题。在研究短波跳频电台的的干扰特点的基础上,利用最小均方误差（Least Mean Squares,LMS）算法对干扰进行抵消。基于LMS算法的研究提出的变步长LMS算法函数建模;基于短波跳频电台的研究对,在Simulink环境下进行电台仿真建模。将新算法嵌入自定义模块中并与加干扰的电台模型联合仿真。仿真结果表明,新算法模块的加入可以有效对短波跳频电台的干扰进行抑制。自定义的LMS算法模型的建立对新算法的开发应用打下了基础、在复杂战场环境下有效保障短波跳频电台正常工作提出了新思路。     

基于最大-最小蚂蚁系统优化ELM的电解槽故障诊断

针对铝电解槽故障特征种类繁多,难以快速准确的实现故障类型诊断,设计了一种基于最大-最小蚂蚁系统(MMAS)优化的极限学习机(ELM)故障诊断方法。介绍了电解槽常见的故障类型及其对槽电压的影响,对采集到的故障情况下的槽电压信号进行降噪处理,根据对降噪后故障信号的局域均值分解(LMD)结果得到故障特征。采用ELM算法辨识故障类型,针对ELM算法存在的参数问题,采用MMAS对ELM隐含层参数寻优。结果表明,MMAS优化的ELM既保证了较快的训练速度,同时获得了更高的故障测试正确率。     

基于(火积)耗散率最小的T-Y形肋片构形优化

基于构形理论,以导热和对流换热总(火积)耗散率最小为优化目标,对T-Y形肋片进行构形优化,得到同时考虑导热和对流换热(火积)耗散性能的T-Y形肋片最优构形。结果表明:存在最佳单元级直肋和中部空腔高度和长度比使得T-Y形肋片无量纲当量热阻取得二次最小值。增大肋片高度和长度比和肋片占比有助于提高T-Y形肋片整体传热性能。T-Y形肋片与T形肋片相比,T-Y形肋片二次最小无量纲当量热阻降低32.33%,此时T-Y形肋片温度梯度场更均匀,整体传热性能得到明显提高。     

基于CA和LS-SVM的TE过程多模型建模

针对TE化工过程高度非线性、复杂性的特点,本文提出了一种基于相关分析和最小二乘支持向量机对TE过程进行多模型建模方法,以提高模型性能。首先对TE过程采用相关分析法划分为3个子系统,对每个子系统分别采用基于C-均值聚类的最小二乘支持向量机建模和基于k均值聚类的最小二乘支持向量机多模型建模。实验表明,基于K-均值聚类的多模型建模能简化计算、提高模型精度、并且能更好的预测模型输出。     

自然弯扭梁的非线性分析

研究了两端边界均为完全约束的自然弯扭梁在小应变，大位移和大转动情况下的非线性性质，并考虑了横向剪切变形和扭转翘曲变形的影响，分析中还包括了拉伸，弯曲和扭转的各种弹性耦合。由最小势能原理可以导出所给问题的平衡方程。这里欧拉角可以用来表示任意大的转动。该方法还可方便地推广到其他各种不完全约束边界的情况。此外，利用上述结果还可以得到该梁在小位移理论中的基本方程和有关公式。     

分区式最小二乘法模式识别研究

提供了一种改进的关于智能板结构受载位置的模式识别方法．在设置有限个应变传感器和进行有限点加载的实验基础上，通过分区式最小二乘法，可对板上任意点受载的位置进行识别     

最小二乘法在薄板塑性动力响应中的应用

本文通过拉普拉斯变换,将最小二乘法应用于薄板的塑性动力响应问题。文中分别以承受均布冲击荷载(中载情形)的简支圆板和方板的塑性动力响应问题为例,说明本文方法的计算方法及步骤,并显示出本文方法的优越性。