弹道导弹中段轨迹预测研究

弹道导弹中段轨迹预测模型是弹道导弹防御体系中的关键模型之一，是指挥员掌握威胁态势、进行作战任务规划、制定拦截方案的依据。对预测过程中运用到的相关坐标系及其转换关系进行了说明；给出了详细的预测流程和模型中相关参数的计算方法；通过仿真分析表明，该方法在工程仿真中得到了有效的应用，得到了符合反导作战精度需求的预测轨迹和轨迹误差，为后续反导作战的任务规划提供了数据支撑和决策依据，验证了该方法的有效性和实用性。     

中段高精度弹道预测方法研究

信息交链是防空反导作战中的关键技术。由于雷达特性的不同,需要雷达间协同工作,相互引导完成对弹道导弹的拦截,而提高预测精度能够为交班雷达提供高精度的速度与位置信息,从而快速准确地截获目标。从中段弹道出发,首先介绍了三种重要的坐标系;然后提出了一种新的弹道预测算法,最后对算法进行仿真。对比老式算法,证明其可行性和高精度性。     

资产未来收益率的分段指数光滑预测

提出了一种改进指数光滑模型——分段指数光滑模型,并用此模型对资产的未来收益率进行预测,实证发现此预测方法比移动平均预测有更好的效果.     

战术弹道导弹弹道和落点预报探讨

给出了利用地基预警雷达的测量数据预报战术弹道导弹(TBM)弹道和落点的方法，对应用雷达测量数据预报战术弹道导弹弹道和落点的数据处理工作作了初步偿试，对反战术弹道导弹(ATBM)作战理论研究具有一定的参考价值。     

一种分段集群异常作业预测方法

针对现有集群异常作业预测方法预测效率低、预测时间长的问题,提出一种分段集群异常作业预测(SCAJP)方法．该方法分为离线预测和在线预测两个阶段：离线预测阶段,依据作业子任务的静态特征对子任务终止状态进行预测,并仅在线预测此阶段的正常子任务所属作业;在线预测阶段,在计算作业子任务动态特征的同时,采用改进门控递归单元(IGRU)神经网络根据动态特征实时预测任务终止状态是否异常．两个阶段的最后均根据作业与其子任务的相关性检索异常作业,实现对异常作业的预测．实验结果表明,该方法在灵敏度、精确度和预测时间方面明显优于其他方法．     

基于神经网络模型的致密气藏分段压裂井产能预测

致密气藏储层致密,开采难度较大,应用分段压裂水平井技术可以更高效的开采致密气藏,如何准确预测水平井分段压裂井的产能也成为气藏实际生产开发的关注重点。本文通过对前人致密气藏分段压裂水平井解析模型的探究确定影响产能因素;运用灰色关联分析法可视化分析影响压裂水平井无阻流量的主要因素;选取不同输入层个数影响因素利用python编程程序建立神经网络模型,对比选取高精度的训练模型结构;利用训练好的神经网络模型对实际气田待压裂井进行产能预测。结果表明,利用神经网络模型建立的压裂水平井产能预测方法具有误差小、简便高效的优点,对实际气田生产开发制度有一定指导意义。     

预测校正磨光算法及应用

文章通过对盈亏修正的磨光法和数值分析中解微分方程的改进欧拉法的研究,提出了一种预测校正分段磨光算法,该算法可使预测精度得到提高,并且使精度能够保持到O(h4(k-1))。实例表明,该算法简单易行,其绝对误差好于盈亏修正模型法,为研究磨光法提供了较好的分析方法。     

无底柱分段崩落法巷道岩爆预测与防治措施

随着金属矿山相继进入深部开采,无底柱分段崩落法巷道岩爆问题成为采矿领域中主要的工程地质问题之一。主要介绍了巷道岩爆的表现形式和发生条件,并在综合考虑国内外学者提出的判断准则的基础上,采用多层次模糊综合评判法对巷道岩爆进行预测,最后提出了相应的防治措施。     

采用相邻像素预测的可逆信息隐藏算法

为了提高图像信息隐藏算法的信息嵌入容量和载密图像的保真度,提出一种采用相邻像素预测的可逆信息隐藏算法.构建局部线性预测模型,以待预测像素的3个相邻像素为目标像素,通过目标像素的相邻像素建立线性方程组,求解预测模型参数.应用预测模型进行预测,计算预测误差,绘制预测误差直方图,通过直方图平移实现可逆信息隐藏.实验结果表明:文中算法可通过较少的预测像素进行预测,比其他算法具有更高的预测精度和更大的信息嵌入容量.     

递增斜率分段线性规划的对偶算法

针对目标函数具有递增斜率的分段线性规划问题,提出了一种快速的对偶算法。算法基于单纯形的思想,引入指针的概念来建立问题最优性和可行性判据,不需设置分段变量,不会扩大问题的规模,从而减少了内存和计算量。     

Aircraft Trajectory Prediction Based on Modified Interacting Multiple Model Algorithm

In order to realize the aircraft trajectory prediction,a modified interacting multiple model(M-IMM) algorithm is proposed,which is based on the performance analysis of the standard interacting multiple model(IMM) algorithm.In the proposed M-IMM algorithm,a new likelihood function is defined for the sake of updating flight mode probabilities,in which the influences of interacting to residual’s mean error are taken into account and the assumption of likelihood function being a zero mean Gaussian function is discarded.Finally,the proposed M-IMM algorithm is applied to the simulation of the aircraft trajectory prediction,and the comparative studies are conducted to existing algorithms.The simulation results indicate the proposed M-IMM algorithm can predict aircraft trajectory more quickly and accurately.     

基于全相位算法的自适应滤波算法

为减小实时信号的自适应处理时间,改善系统性能,在全相位数据空间概念的基础上,提出一种全相位自适应信号处理方法,并通过仿真对该算法在不同原始信号、不同噪声干扰的情况下进行了性能分析．在对该算法和经典的自适应算法在不同原始信号、不同噪声干扰的情况下进行了性能对比之后,提出了该算法的改进方案来改进输入信噪比小于0时的性能．结果表明,改进方案的输出误差性能达到甚至优于理想状态下的经典自适应算法, 从而验证了该算法及其改进方案的可行性和优越性．     

基于混合预测模式的新型帧内编码算法

提出了一种新型的基于混合预测模式的帧内预测编码算法，它仅仅采用一种预测模式，避免了其它算法中从众多模式中选择模式的过程。实验结果表明，它能够充分利用空间的冗余度。     

基于混合预测模式的新型帧内编码算法

提出了一种新型的基于混合预测模式的帧内预测编码算法,它仅仅采用一种预测模式,避免了其它算法中从众多模式中选择模式的过程.实验结果表明,它能够充分利用空间的冗余度.     

一种基于灰色模型的数据预测优化算法

近些年来,灰色模型GM(1,1)被大量应用于小样本或穷信息的预测,操作与实现步骤简单,预测精度较高.为了进一步提高GM(1,1)的预测精度,运用遗传算法动态调整GM(1,1)中的均质生成数列分辨率系数,改变通常把灰色模型的分辨率系数设置为1/2的计算模式,使得改进后的GAGM(1,1)算法针对小样本的预测具有更高的精度和鲁棒性.通过算法的数值实验,结果表明优化算法的预测精度高于传统的GM(1,1)算法及多个基于GM(1,1)的改进算法.     

交替分段相互置乱的双混沌序列图像加密算法

基于混沌的图像加密方法在安全性、适应性上具有优势.文中在对原有的混沌图像加密算法安全性分析的基础上,提出了一种基于Logistic和Chebyshev双混沌映射的数字灰度图像加密算法.借助基于明文产生的辅助密钥、初始密钥以及由双混沌系统产生交替分段相互置乱的密码序列是本算法的核心.计算机仿真及统计特性、安全性分析表明,该加密算法具有良好的加密效果和较高的安全性能,密钥空间达到255×10120.     

机会认知网络中基于社会关系的节点位置预测算法

移动节点位置预测是机会认知网络进行有效数据采集和消息转发的基础,提出了一种基于社会关系的移动节点位置预测算法.该算法基于位置对应用场景进行建模,通过节点的移动规律挖掘节点之间的社会关系.该算法以1阶Markov模型为基础对节点的移动性进行初步预测,然后,利用与其社会关系较强的其他节点位置对该节点的预测结果进行修正.最后,基于UCSD WTD数据集对算法进行仿真实验.结果表明,基于社会关系的移动节点位置预测算法与1阶Markov预测模型相比获得了更好的预测精度,并且算法具有较好的可扩展性.     

基于最小自由能法的理想气相反应平衡新算法

针对目前采用最小自由能法计算理想气相反应平衡问题存在的不足,提出了梯度投影拉格朗日算法。算法中,采用了弱收敛准则作为梯度投影法的收敛标准,并从数学上证明了梯度投影法采用弱收敛条件的合理性和算法的收敛性,基于此,将梯度投影法的计算结果作为牛顿法计算拉格朗日乘数法的计算初值,同时对牛顿法的迭代步长进行了改进,从而解决了牛顿法计算初值选取困难的问题,提高了算法的稳健性和计算速度。算例计算结果表明,该算法的收敛速度快且计算精度高。     

基于工位约束快速启发式算法的混合装配线分段优化

基于目前许多混合装配线多为人工装配的特点,对混合装配线改造问题进行了研究.在现有搭积木模型快速启发式算法的基础上进行改进,建立了带盒子约束可重叠搭建的积木塔模型,制定了新的搭建规则,在此基础上提出了一种适用于对原有混合装配线进行改造的带有工位约束的启发式算法;并针对混合装配线提出了分段优化的策略,将大规模问题分解为小规模问题进行研究,提高了算法的求解速度.算例验证了带工位约束启发式算法的可行性及有效性.     

基于监视数据修正的航空器飞行轨迹推算模型

飞行轨迹推算是空中交通流量管理的一个重要研究内容。在传统飞行轨迹推算方法基础上,针对航空器飞行路径的不确定性,构造了基于监视数据动态修正的航空器飞行轨迹推算模型。该模型综合航空器飞行性能和飞行计划、实时监视信息对航空器飞行轨迹、姿态进行推算。利用真实飞行轨迹进行验证,结果表明:本文模型推算的位置、高度信息更接近实际轨迹,并且符合实际飞行原则和空域使用规则,具有一定的参考价值和实用性。