数学模型在废黄河水质评价及预测中的应用

用多元统计分析中聚类分析的基本原理,对废黄河2004~2006年的水质进行评价,并用牛顿插值法进行水质预测,为环保工作提供有效参考.     

龚帕兹曲线参数估计方法及应用研究

在现有文献研究的基础上,对龚帕兹曲线参数估计问题又作了进一步研究,给出了求解龚帕兹曲线参数的一种新方法.将最优化方法与回归方法结合在一起,利用最优化理论中的区间搜索和一维搜索得到一系列c值,利用回归方法可求得与其相对应的一系列a和b的值,当c取最优c*时,a和b便得到最优值a*和b*.经示例计算表明,这种求解龚帕兹曲线参数的方法在电力系统负荷预测中具有较高的预测精度.     

灰色预测在农林牧渔业发展中的应用

运用GM(1,1)模型对我国农林牧渔业总产值进行预测,首先对数据进行预处理,使其满足灰色预测模型的条件,运用M ATLAB软件编程求解.通过做残差检验和滚动检验,发现误差均小于10%,最后进行了关联度分析.得出结论:对农林牧渔业总产值影响最大的为渔业,其次为牧业,林业和农业.     

下击暴流移动对其水平风速及影响高度的作用

针对下击暴流整体移动对其水平风速的增大效应,采用数值模拟方法(CFD)得到全尺寸下击暴流不同径向位置的风剖面,并与线性叠加算法得到的水平移动下击暴流的风剖面进行对比,发现线性叠加方法在R/D≤1.1径向区间内不能准确体现下击暴流整体水平移动对沿其整体移动方向上的纵向风速剖面的影响。为此,本文提出了非线性预测方法,准确地得到了下击暴流不同水平移动速度条件下的不同径向位置风剖面;结合风剖面计算该公式与大气边界层风速分布,研究了地表粗糙度、10m高度参考风速、下击暴流初始出流速度等对下击暴流影响高度的作用。结果表明:整体水平移动下击暴流影响高度的最大值出现在R/D≤1.13范围;地面粗糙度增加明显降低了该影响高度;整体移动速度增大显著增加了下击暴流的影响高度。     

基于周期性截断灰色系统的电力负荷预测

电力负荷预测是电力系统调度和电力生产计划制定的重要依据。电力负荷时间序列有着明显的周期性特征。传统的电力负荷预测主要侧重于预测方法的研究,而忽略了电力负荷数据周期性特性的分析,影响了预测的准确性。针对电力负荷时间序列的周期性特征,提出了一种基于周期性截断的灰色系统模型来进行电力负荷预测。该模型利用周期性截断来反映负荷数据的周期性特征,提高了预测的精度。仿真采用EUNITE Network的公开负荷数据进行算法性能的测试,并与一些主流的电力负荷预测算法：BP神经网络、极限学习机、自回归模型以及传统的灰色系统模型做比较。仿真结果表明,周期性截断的灰色系统负荷预测的归一化均方误差和绝对平均误差是最小的。周期性截断的灰色系统为电力系统负荷预测提供了一种新的有效方法。     

基于AOS业务流量预测的自适应帧生成算法

随着研究的深入,复杂空间系统业务数据流的自相似性逐渐被认识,传统的等时帧生成算法及高效率生成算法越来越难以适应空间系统业务流量的高突发性和高复杂性。基于此,提出了一种基于小波神经网络业务流量预测的自适应帧生成算法,在满足一定延时约束条件下,根据业务流量预测结果,自适应调整成帧时刻。帧复用效率相比等时帧生成算法有显著优势,同时还避免了高效率帧生成算法中存在的帧延时过长的问题。     

基于二次逼近神经网络的反应釜预测控制

摘 要：针对在化工生产过程中使用连续搅拌反应釜(Continuous Stirred Tank Reactor,CSTR)时存在的控制方式不便,调节的精确度不高等问题。在对实际问题进行分析建模的基础上,提出了一种基于二次逼近神经网络模型的预测控制方法。该方法首先利用多层前馈神经网络模型去逼近连续搅拌反应釜系统的多步预测值,其次在已创建的预测模型的基础上优化并求解预测控制的二次目标函数,以得到最优的控制参数,最后由通过泰勒展开式的二次逼近得到非线性预测控制器的最优解。通过对控制模型的模拟以及带入相关参数进行仿真实验,对连续搅拌反应釜控制系统的仿真结果进行分析表明：该方法控制精确度较高,并且是可行有效的,能够使生产效率得到显著提高且保证了产品的质量,具有较高的实用价值。     

烘丝过程中的组合积分控制器与双重控制研究

在烟草行业的烘丝过程中,烟丝的出口水分作为被控对象常常具有大滞后与强非线性的特性,且在工艺流程中通常存在干扰因素;当前,这一过程中大多仍采用传统PID控制器,存在响应稳态误差大、响应时间长等问题,进而影响烟丝的最终品质;针对这一情况,引入组合积分控制器替代传统PID控制器在烘丝过程中的作用;同时引入双重控制,并与组合积分控制器相结合;针对控制对象进行的仿真实验结果表明,这一新型控制策略在烘丝过程出口水分的控制效果上明显优于传统PID控制器,稳态误差较小且响应迅速,证明了组合积分控制器运用在双重控制系统中时具有优异的动态性能与鲁棒性;最后,这一新型双重控制算法已成功应用到烟草行业烘丝过程的水分控制上。     

捷联惯导系统中卡尔曼滤波的应用研究

为提高捷联惯导系统初始对准精度,提出将卡尔曼滤波技术应用于系统初始精对准,用以估计系统的失准角和惯性误差。对卡尔曼滤波技术在捷联惯导系统中的应用进行分析,建立捷联惯导系统初始对准误差模型和卡尔曼滤波量测方程。分析不同条件下不同滤波方法的滤波原理和滤波精度。在此基础上,提出一种将预测扩展卡尔曼滤波应用于逆向导航技术的思路,并进行了理论分析和捷联惯导系统自对准流程设计,为后续进一步深入开展惯导系统初始对准奠定基础。     

数据驱动视角下飞机故障预测与健康管理系统设计及验证

由于故障预测与健康管理系统（PHM）是涉及多层次、多领域、耦合度高的复杂系统,很难从整体对PHM系统进行设计和验证,所以始终没有成熟的工具和方法。从数据驱动的视角,研究了飞机PHM系统设计及验证。以数据为主线,采用了四种方法实现PHM系统设计及验证：1）采用系统建模语言（SysML）进行PHM系统的架构设计;2）采用基于事件的方法将被观测系统的行为状态化,实现PHM系统中资源的充分利用,降低局部的资源压力;3）采用基于模型的推理方法,实现了系统状态模型的应用;4）采用多线程、异构能量耦合等方法定义了一个PHM仿真框架,并在该框架指导下开发了一个仿真环境,并针对机载配电系统设置了几种测试用例进行诊断推理,对提到的各种方法进行了验证。研究结果表明,上述方法是合理有效的,可以构建描述完整、资源均衡的PHM系统架构。