基于新陈代谢GM（1,1）模型的导弹遥测故障预测算法

在人工监视遥测关键参数是否超出阈值范围以判断导弹故障的传统模式基础上,对GM（1,1）预测模型进行了改进,研究了基于新陈代谢的GM（1,1）预测算法对遥测参数实时预测效果.该算法能不断去掉最老的信息,充分利用最新的信息,避免了预测模型老化的现象;由于用于预测的数列维度较少,便于计算,能够保证算法的实时性.用MATLAB编程实现算法,比对实测数据的预测值与实际值,并进行误差分析.结果表明,该算法对遥测参数的预测精度较高,可为及时发现导弹故障提供科学的依据.     

基于保障活动流程的装备群保障规模预测模型

为解决研制阶段装备群保障规模预测的问题,建立了基于保障活动流程的装备群保障规模预测模型.模型从装备群的使用任务入手,以研制阶段保障性分析和保障系统建模数据为输入,通过分析资源在保障活动中被占用或被消耗的定量关系,从占用型资源和消耗型资源两方面分别提供了由功能分析框图中各层保障活动的流程汇总保障活动资源需求的方法,对保障资源数量进行计算,进而依据这些资源的重量与体积参数预测装备群的保障规模.给出了某型机群保障规模预测的算例,验证了模型的合理性与工程适用性,能够为研制阶段装备保障的改进、系统部署性分析提供理论指导与技术支持.      

地球低纬区边缘大气密度的预测

基于NRLMSISE-00大气模型讨论日地空间环境对地球低纬度地区边缘大气密度的影响,提出预测地球低纬地区边缘大气日平均密度的简化模型法和经验法。简化模型法利用地磁活动和太阳活动的11年准周期特性,通过预测地磁活动和太阳活动的变化规律以预测地球边缘大气密度。经验法则直接利用第23个太阳活动周期的日平均密度变化曲线经过傅里叶变换处理得到日平均密度变化规律曲线,然后将曲线拟合得到不同高度下的密度昼夜波动规律,再利用预测得到的日平均密度即可计算出具体当地时间对应的密度情况。误差分析说明经验预测法比简化模型法精度更高。两种方法均具有较高的精度并且使用方便,可用于地球边缘大气密度的工程化预测计算。     

基于BP网络的机载导弹备件需求量预测

针对机载导弹部署后期与备件有关的各项保障数据比较充足的情况,在进行备件需求量影响因素分析和量化的基础上,应用BP神经网络模型对其进行了预测。仿真结果表明,充分利用了各有用数据,能有效提高预测的可靠性和准确性。     

太阳10.7cm射电流量中期预报模型研究(Ⅰ)

采用时间序列模型中的自回归方法开展了F_(10.7)中期预报研究.预报试验和误差分析结果表明,在太阳活动水平较低、F_(10.7)的27天周期性明显时自回归预报方法的预报精度高,具有较为理想的预报效果,但在日面有大活动区产生和消亡时预报效果不理想.这说明时间序列模型中的自回归方法能够较好地反映太阳F_(10.7)的27天周期性特征,对F_(10.7)中期预报模型的建立有一定适用性.通过对2005年9月21日至2007年6月7日期间预报结果的比较可以看出,自回归分析方法预报的精度与美国空军预报的相当。     

多语言混合编程的民用飞机航材预测与配置平台

合理采购并在多个航站之间合理配置航材数量对于民用飞机的经济运行十分重要,而航材预测与配置研究形成的理论算法内容相对复杂。为推动这些算法程序能够有效投入工程应用,基于 Java 语言,并整合Matlab、Python 语言编写的算法程序,开发多语言混合编程的民用飞机航材预测与配置平台。首先,介绍平台中集成的航材预测与配置的支持向量机算法和边际分析算法,并叙述混合编程的实现方式;然后,阐述平台设计的详细内容,并对混合编程的实现方式及不同程序语言间参数类型的转换方法进行说明;最后,运用实际工程数据对平台的功能进行使用测试。结果表明：平台的人机界面友好、操作简便,较好地实现了航材预测与航材配置功能,能够为相关理论算法通过平台技术满足工程需要提供借鉴和思路。     

Progressive prediction method for failure data with small sample size

The small sample prediction problem which commonly exists in reliability analysis was discussed with the progressive prediction method in this paper.The modeling and estimation procedure,as well as the...     

基于ARIMA模型的拉萨降水量时间序列分析与预测

应用差分自回归滑动平均模型（ARIMA）模型对西藏拉萨地区1969年至2009年的年降水量资料进行建模分析。建立的模型通过了参数的显著性检验和模型的显著性检验。模型的实证分析表明在短期内模型具有较高的预测精度,ARIMA模型可以较好的应用于降水量的预测,对相关部门采取措施应对自然灾害提供了理论支持。     

中国区域多机场系统旅客吞吐量预测方法研究

随着航空运输业的发展,区域单一枢纽格局被打破,区域性枢纽和次枢纽逐渐形成,进而产生区域多机场系统。对影响旅客在区域多机场系统中选择机场时的主要因素进行了分析,并以上海、杭州为中心的区域多机场系统为例,根据旅客选择机场的偏好,确定了三方面主要影响因素——机场的航班状况、航空运输票价水平和机场服务质量,运用多项式logit（MNL）模型对区域多机场系统中各机场分担率,以及相应旅客吞吐量的预测方法进行了研究,为未来机场预测体系的建立提供了定量分析的方法和思路。     

未来太空气象预报系统一瞥

文章从几个方面对太空气象预报系统进行了简单的介绍,包括:当前太空气象预报系统的水平;模板预报方案实施细则;实施模板方案的难度与可行性。作者关心我国对太空气象预报系统的研究,为进一步降低航天器发射风险、提高航天器运行可靠性而献计献策。