多元混合数据回归分析方法

针对加速寿命试验中经常遇到完全数据、定数截尾数据和定时截尾数据混合的情况,提出一种多元混合数据回归分析方法,建立了多元混合回归模型,给出回归系数和标准差的最佳无偏估计,以及百分位值的点估计和置信限估计.该方法不但适用于正态分布,而且还适用于Weibull分布、极值分布等其他各种位置-尺度分布,从而将传统只适用于完全数据...     

复合材料质量烧蚀率计算模型实验研究

通过对CF/S- 157PF复合材料进行氧-乙炔烧蚀试验研究,得到了质量烧蚀率,并利用多元线性回归方法,拟合得到了该参数与热流密度和烧蚀时间的数学模型,即M=0.043.q0.128·t-0.191.经检验,该回归模型适用性较好,预测精度较高,为复合材料该项烧蚀性能的评估建立了快速、有效、可靠的试验方法.     

基于蚁群改进 BP算法的组合预测模型在军械器材需求预测中的应用

针对在军械器材采购计划制定环节中的器材需求测算问题,提出基于蚁群改进BP算法的组合预测模型。先结合历史数据,利用多元线性回归预测法和自回归滑动平均模型（ARMA）进行初步预测,将初步预测的结果作为蚁群改进BP网络的输入,从而得到最终的预测结果。实验结果表明,基于蚁群改进BP算法的组合预测模型能够对积累的历史数据进行充分的应用,并且有较高的预测准确性。     

基于MATLAB下的磁性测量新方法

在简单介绍磁性测量冲击法基本原理的基础上,提出了一种将多元回归分析应用于磁性测量中的新方法。着重讲述了如何实现基于多元回归分析法下的磁性测量新方法,借助于MATLAB语言编辑可实现多元回归算法及磁测新方法的多个可嵌套调用的GUI界面。实践证明,使用MATLAB可实现磁性测量新方法,该方法大大缩短了测量周期,所编辑的GUI界面充分利用了MATLAB函数库,可快速精确的处理磁测数据,建立回归模型,保存并显示计算结果,且操作方便。     

航线运输需求量预测模型研究

本文主要通过构建引力模型来预测航线航空运输需求量。首先，对引力模型进行了描述。其次，建立了一个基于引力模型的航线运输需求量的模型，并给出了模型的数学解法。最后，以城市A—B航线为例，计算了模型各个参数的具体数值。     

基于成本的机载通信系统可靠性安全性一体化设计

针对民用客机的通信系统,在其研发过程中以成本为约束条件权衡系统安全性可靠性作为研究目标。首先确定通信系统可靠性安全性指标,进而通过灰色关联分析与多元线性回归提取关键影响因子并进行量化,并运用MATLAB软件建立单目标-多目标一体化加权指数ZETA评分模型,根据实际要求对比分析了优化结果中不同的权衡域。最后根据民用客机通信系统研发成本,通过基于核和灰度的灰色马尔科夫预测模型对未来某系列民用客机通信系统研发成本进行预测与平均误差计算,验证一体化寻优模型的可行性与可信度。结果证明一体化权衡模型有很好的工程参考价值。     

卫星不足情况下低成本MEMS-INS/GPS伪松组合导航

为了解决GPS可观测卫星不足情况下低成本微电子机械-惯性导航系统/全球定位系统（MEMS-INS/GPS）组合导航精度维持问题,提出基于灰色模型和自适应卡尔曼滤波的MEMS-INS/GPS伪松组合导航方法。以MEMS-INS/GPS松组合导航模式为框架,建立了伪松组合导航系统的状态空间模型。基于MEMS-INS/GPS的历史观测数据,使用灰色模型对MEMSINS/GPS观测差值进行预测,称为系统伪观测量。当GPS可观测卫星充分时,使用噪声自适应估计卡尔曼滤波对MEMS-INS/GPS进行松组合导航;当GPS可观测卫星不足时,使用噪声自适应估计卡尔曼滤波依据系统伪观测量,将MEMS-INS/GPS进行伪松组合导航。以车载低成本MEMSINS/GPS组合导航系统为例进行仿真和实验验证,结果表明：当GPS可观测卫星不足时,传统的MEMS-INS/GPS松组合导航精度迅速下降并发散,而MEMS-INS/GPS伪松组合导航精度与GPS正常工作时的导航精度相差不大,维持了较高精度的导航状态。     

回归分析及其在建立飞机载荷测量方程中的应用

结合飞机载荷测量方程实例，介绍了对多元线性回归方程进行方差分析、精度分析以及显著性检验的方法。     

闪烁对Ka频段卫星通信的影响

首先研究了闪烁的产生机理及特性。其次通过对国外各种闪烁模型的分析比较，选择了预测精度较高的Van de Kamp模型作为长期闪烁统计(预测)模型，然后根据该模型，结合国家气象中心提供的地面气候资料，对国内的部分站点给出了月平均标准偏差值，为今后的Ka频段卫星通信系统工程设计提供参考。     

非线性预测控制模型方法综述

预测控制(MPC)算法经历了30余年的发展,展现出强大的生命力。近年来,非线性MPC已逐渐成为MPC研究的热点。非线性系统多样性给非线性MPC研究造成了困难,主要体现在模型选取、能量函数求解和非线性算法等诸多方面。非线性MPC以非线性模型为基础,这也是非线性MPC区别于线性MPC的根本因素。论文针对非线性预测模型进行了总结和评述。