基于GM(1,1)模型的新疆保险业“十二五”发展预测

选择新疆2002—2010年的保费收入,保险密度,保险深度这三项指标,其中将保费收入划分为财产险保费收入和人身险保费收入,对新疆保险业"十二五"发展进行预测.采用的预测方法是灰色系统理论中的GM(1,1)预测模型(一阶一元灰色模型).并对预测结果进行定性分析,提炼出本文的结论,为新疆保险业"十二五"发展战略提供坚实的数据支撑.     

江苏省生活废水排放量的多元非线性回归预测

本文依据1999～2009年江苏省的人均日生活用水量和人均GDP并结合生活废水排放量的资料,建立了生活废水排放量的三维非线性预测模型,并进行了评估和分析,该模型有较高的拟合精度.根据预测数据,2020年江苏省城市生活废水排放量将达66.85亿吨,为2009年排放量的两倍有余,城市生态环境面临巨大压力.最后本文提出了相对应的政策建议,以供相关部门参考借鉴     

旱涝预测的演化建模方法

发展了一种旱涝预测的演化建模方法, 数值试验结果表明, 该方法能够从历史资料中准确地挖掘出气候要素演化的主要动力学特征, 所建立的模型不仅能够较好地模拟要素的历史演变情况, 而且还能够对未来的演变趋势进行准确的预测. 对于演化建模所得到的误差较大的模型, 对其预测误差序列进行二次演化建模可明显提高模型的预测精度.     

基于小波回声状态网络的混沌时间序列预测

混沌现象普遍存在于自然界及人类社会中,因此混沌时间序列预测具有重要意义. 提出了一种新的混沌时间序列预测模型------小波回声状态网络,该模型可以有效克服传统回声状态 网络模型中普遍存在的病态矩阵问题,提高了混沌时间序列预测精度.通过对Lorenz、含噪声Lorenz 及间歇式反应釜釜温三个时间序列的预测,将小波回声状态网络与传统回声状态网络进行了比较. 结果表明,小波回声状态网络与传统回声状态网络相比,预测精度提高一倍以上且预测结果更加稳定.     

基于差分进化算法的混沌时间序列预测模型参数组合优化

为了提高混沌时间序列预测模型的预测精度,提出一种基于差分进化（DE）算法的相空间重构和最小二乘支持向量机（LSSVM）模型参数组合优化方法．该方法将相空间重构参数和LSSVM预测模型参数进行组合作为差分进化算法的个体,以混沌时间序列预测精度作为个体的适应度函数,通过循环迭代获得最优参数组合．几个混沌时间序列的仿真实验结果表明,与传统的优化方法相比,参数组合优化方法具有更高的预测精度．     

自适应光学系统变形镜控制电压预测

在校正大气湍流畸变波前相差的自适应光学系统中,利用基于Levenberg-Marquardt学习算法的非线性反向传播神经网络技术（LMBP）对变形镜控制电压进行预测。以对受横向风影响的大气湍流畸变波前斜率数据为研究对象,通过数值仿真方法,研究了基于LMBP算法的自适应光学系统变形镜电压非线性预测控制算法。通过实验发现,预测电压和变形镜实际控制电压拟合效果良好。讨论了回溯帧数对预测效果的影响,并与基于递推最小二乘（RLS）算法的线性预测算法进行比较。对比结果表明,基于LMBP算法的非线性电压预测方法比基于递推最小二乘法的线性电压预测方法能更有效地降低系统由伺服延迟引起的误差。     

关于重分形形式有效性的一个新的充分条件(英文)

本文研究了关于重分形形式有效性的充分条件.利用Hausdorff重分形预测度Hμ和Hausdorff重分形测度Hq,tμ之间的关系,得到了重分形形式有效性的一个新的充分条件,推广了文献[2]中给出的关于重分形形式有效性充分条件的结果.     

Preliminary Lattice Study of I=0 KK Scattering

We deliver the realistic ab initio lattice investigations of KK^- scattering. In the Asqtad-improved staggered dynamical fermion formulation, we carefully measure KK^- four-point function in the I=0 channel by moving wall sources without gauge fixing, and clearly find an attractive interaction in this channel, which is in agreement with the theoretical predictions. An essential ingredient in our lattice calculation is to properly treat the disconnected diagram. Moreover, we explain the difficulties of these lattice calculations, and discuss the way to improve the statistics. Our lattice investigations are carried out with the MILC 2 ＋ 1 gauge configuration at lattice spacing a ≈ 0.15 fro.     

改进的噪声鲁棒语音稀疏线性预测算法

语音线性预测分析算法在噪声环境下性能会急剧恶化,针对这一问题,提出一种改进的噪声鲁棒稀疏线性预测算法。首先采用学生t分布对具有稀疏性的语音线性预测残差建模,并显式考虑加性噪声的影响以提高模型鲁棒性,从而构建完整的概率模型。然后采用变分贝叶斯方法推导模型参数的近似后验分布,最终实现噪声鲁棒的稀疏线性预测参数估计。实验结果表明,与传统算法以及近几年提出的基于l₁范数优化的稀疏线性预测算法相比,该算法在多项指标上具有优势,对环境噪声具有更好的鲁棒性,并且谱失真度更小,因而能够有效提高噪声环境下的语音质量。      

基于立体视频传输失真模型预测参数研究

针对现有的基于递归计算的像素级立体视频传输失真模型没有完善的预测参数求取算法,提出了一种基于立体视频传输失真模型的自适应立体视频预测参数的求取算法.该算法根据立体视频时空域特性,确定未丢失的帧间编码宏块采取的运动估计方法,并采用时域或者视间视差补偿的方式确定端到端预测失真及隐藏失真,进而确定时域和视间预测参数.结果表明:该算法与传统的预测参数固定取值算法相比,各视点的失真误差都有所减小,且对各种特性的序列有较好的适应性.