基于MATLAB的静电场模拟

在静电场中引入电位和电场强度后,通过等电位线图和场强分布图可以具体的描述静电场这种抽象的物质场。传统的静电场模拟实验直观地展现出了静电场的分布从而形象地描述了静电场,由于这种方法属于类比模拟,所以存在一定的缺陷(比如不直接,不能描述立体规律等等)。随着计算机技术的发展,利用计算机技术来模拟静电场等物质场逐渐成为趋势。通过借鉴大量资料简要地介绍了如何利用计算机模拟静电场,如何利用MATLAB软件模拟静电场的问题。     

基于改进型双二级管模型的户外模组电量预测技术研究

基于20kW晶硅户外试验电站,实现了对光伏方阵开路电压Voc、短路电流Isc、最大功率点功率Pm、最大功率点电压Vm、最大功率点电流Im阳辐照度以及环境温度等参量的自动测试记录.将实验测量的7个不同条件下的I-V电学参量外推广到标准光条件下,对常规双二级管模型进行补正,成功预测任意选定(除上述7条I-V曲线之外)的光照和温度条件下的功率输出,偏差小于2.73%.实验表明,该模型对上海户外环境条件下的电站发电规律具有较好的表述,对于电站电力预测具有参考价值.     

基于SARIMA-BP神经网络组合方法的MODIS叶面积指数时间序列建模与预测

植被叶面积指数(LAI)时间序列的建模及预测是陆面过程模型和遥感数据同化方法的重要组成部分。MODIS数据产品MOD15A2是目前应用最为广泛的LAI数据源之一,然而MODIS LAI时间序列产品包含了一些低质量的数据,例如由于云层、气溶胶等的影响,该产品在时间和空间上缺乏连续性。MODIS LAI时间序列包含线性部分和外在干扰产生的非线性部分,单一的线性方法或非线性方法都不能对其精确建模和预测。首先利用Savitzky-Golay(SG)滤波和线性插值平滑受到干扰的LAI时间序列,然后采用季节自回归积分滑动平均(SARIMA)方法、BP神经网络方法及二者的组合方法(SARIMA-BP)对MODIS LAI时间序列进行建模及预测。在SARIMA-BP神经网络组合方法中,各自在线性与非线性建模的优势得以充分发挥,其中SARIMA方法用于建模及预测LAI时间序列中的线性部分,BP神经网络方法用于对非线性残差部分进行建模及预测。实验结果显示：SG滤波和线性插值后的LAI时间序列比原LAI时间序列更平滑;SARIMA-BP神经网络组合方法的决定系数为0.981,比SARIMA和BP神经网络的0.941和0.884更接近于1;SARIMA-BP神经网络组合方法的预测值同观测值之间的相关系数为0.991,高于SARIMA(0.971)和BP神经网络(0.942)的相关系数。由此得出结论：SARIMA-BP神经网络组合方法对MODIS LAI时间序列具有更好的适应性,其建模和预测准确性高于SARIMA方法或BP神经网络方法。     

基于灰色马尔科夫模型的团簇数量演变预测方法

本文以分子动力学方法模拟液态Si的凝固过程为基础,首次建立基于马尔科夫修正的灰色预测模型对不同团簇的演变过程进行分析,利用该模型对液态Si降温过程中团簇数量的变化进行预测.结果证实应用灰色马尔科夫模型在对团簇结构的演变预测是可行的,采用马尔科夫链预测方法能提高预测结果的准确性,该方法能有效描述凝固过程中团簇的形成和演变的整体变化规律,为研究材料微观结构演变提供了一种新的思路和方法 .     

手机用户网络行为预测方法研究

传统离线方法对手机网络耗电量进行的优化不能准确判断用户网络消耗状态,对用户正常使用手机带来很大影响,针对这个问题,本文提出了基于用户习惯的网络行为在线预测方法。该方法分析用户使用网络的历史数据,建立对用户使用网络行为进行在线预测的数学模型,使用0-1背包算法求该模型的最优解,预测用户使用网络情况。并在此基础上对最优解进行模糊处理,以增强预测方案的适应能力。实验结果表明,所设计的方法能够有效预测手机用户网络的使用状态,为基于用户习惯的手机网络节电研究奠定了坚实的理论基础。     

基于Geant4的卢瑟福散射计算机模拟

利用Geant4对卢瑟福散射实验进行仿真模拟,改变模拟过程中的相关参数以达到不同实验条件的要求。对模拟过程中收集的数据进行分析得到的结果符合卢瑟福散射关系式。这说明利用计算机模拟卢瑟福散射实验是可行的。本文中的实验对大学物理实验教学的开展有很大的意义。     

光学空间滤波过程的计算机仿真

提出了一种利用MATLAB软件并通过计算机仿真光学空间滤波实验过程的新方法.其特点是:既可以随意改变所设计滤波器的参量,又可以对输入图象进行振幅、相位或复合滤波,并且可实现傅里叶变换频谱中相位信息的提取、存储和利用,因而能够完成一般光学实验中往往难以实现的某些操作.并分别给出了网格滤波、低通、高通及相位滤波等仿真实验结果.这种仿真实验给光学滤波器的设计和图象处理带来很大方便,同时也为相关器件的设计提供了一条新的途径.     

基于平行投影法的三维流场重建

在行处理方法的基础上提出了一种基于平行投影的迭代方法，对传统的行处理方法不同，它不是通过向某一超平面作垂线进行迭代，而是作某个超平面的平行线与另一超平面相交进行迭代。与传统方法相比，它明显加快了迭代速度。     

改进形态学相关算法以识别高相似度灰度图像

从形态学角度定义了灰度联合图像相似度，提出两种基于位表示法形态学相关算法的改进算法，通过提取位表示法的图像片边缘特征或二元化位表示法的图像片功率谱，以提高位表示法形态学相关算法对高相似度灰度图像的识别能力。     

基于反向传播神经网络的阻抗断层图像重建新方法

电阻抗成像是通过对物体表面电压、电流的测量来重建物体内部阻抗分布或变化图像的一种新颖计算机断层成像技术。阻抗断层图像重建是一种病态的、非线性的逆问题。提出了一种全新的阻抗断层图像重建方法，它利用反向传播神经网络来表征物体内部阻抗变化位置与物体表面电压变化大小的非线性映射关系，从而可以根据对物体表面测量电压的变化先准确定位阻抗变化区域，再用线性近似方法重建阻抗变化图像，这种方法不仅具有一定的抗噪能力，而且成像精度和空间分辨率都大大好于逆投影方法。