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1.
时间序列广泛存在于工业、经济、军事等各个领域,时间序列预测是数据分析处理的一个重要方面。目前提出的预测模型大多基于"原始时间序列是无噪的"这一假定,而实际应用中,对时间序列去噪处理的好坏将直接影响预测的准确率,针对这一事实,使用小波分析对原始时间序列去噪。利用小波变换对时间序列进行多尺度分解,对各尺度上的细节序列使用阀值法去噪;使用支持向量机对重构后的各组小波系数进行预测并将结果融合,得到预测结果。实验结果表明,用于时间序列预测,能及时反应序列的变化趋势并具有较高的预测精度。  相似文献   
2.
基于最大似然估计法的加速度计误差参数标定方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
为降低捷联惯导系统误差参数标定过程对高精度转台的要求,提出一种基于最大似然估计的模观测标定方法。在考虑噪声影响的情况下建立加速度计的误差参数模型,运用最大似然估计法对误差参数进行标定计算,并将标定结果的精度与所考虑参数模型的克拉美限相比较。结果表明,与传统标定方法相比,该方法标定精度相当,降低了对标定转台的要求,减少了标定时间,有较高的工程应用价值。  相似文献   
3.
2004年3月台湾媒介披露,台军情局以“安泰项目”进行非法监听,由于正值台湾所谓“总统”竞选的最后阶段,引发各界强烈关切与质疑。其实情治单位监听民众电话,一直传言不断,近年来更有征信业者也加入监听行列,甚至监听器材也推陈出新,使得个人隐私的最后防线岌岌可危。另外,随着电信业者也开始提供移动电话用户移动定位服务,加上个人数据保护的不力,将来访可能也会出现“寻人定位”服务,不仅个人通话隐私会被窃听,连个人行踪也可随时被监控。  相似文献   
4.
基于回声状态网络(ESN)预测模型,结合小波分析和主元分析,提出一种组合预测方法.首先对含噪非线性时间序列进行小波降噪,并重构时间序列产生训练样本,再将训练样本通过主元分析进行降维处理,降维后的时间序列数据则输入ESN模型进行预测分析.对控制飞机动力输出的动压参数非线性时间序列数据进行了仿真对比实验,结果表明:组合预测方法的5步和单步预测速度累计提高了66.97%,预测的平均平方误差、标准均方根误差和归一化绝对误差也均有较大提高.该方法与传统基于ESN的预测模型相比,能有效地提高预测的效率和精度,是一种有效的非线性时间序列预测方法.  相似文献   
5.
6.
HLA以其优越的互操作能力和可重用性成为开发大规模协同仿真系统先进的框架标准,但是它本身并没有提供具体的联邦开发规范。在总结传统HLA仿真系统开发经验的基础上,以集成作为构建仿真联邦的出发点,将集成的要求贯穿于联邦开发的各个阶段,并制定为相应的开发规范,从而形成了基于系统集成的HAL协同仿真系统开发方法。使用这种开发方法简化了联邦及成员开发的过程,降低了系统的实现难度.提高系统的开发效率。  相似文献   
7.
为了提高早期故障检测的准确性和有效性,提出了运用互相关去噪和构建混沌振子阵列,通过阵列扫描实现早期微弱故障的多个特征频率信号检测的方法.该方法将经过互相关去噪后的信号送入到混沌振子检测阵列中,让其作为混沌检测系统周期策动力的一部分,通过混沌检测系统相轨迹变化检测出表征同一微弱故障的多个频率信号.飞机转子系统早期碰擦故障检测为例验证了该方法的可行性.  相似文献   
8.
基于数据关联的故障快速检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
 多数情况下,快速实时地进行故障检测是很重要的。将故障看做是通过多传感器观测的动态模型,进行多传感器多模型概率数据关联,以各个模型的关联结果和设定的阈值为依据,可以有效地实现故障检测。联合概率数据关联(JPDA)算法是解决多传感器多目标跟踪的一个有效方法,文中通过分析概率数据关联算法,对联合概率数据关联算法进行了改进:(1)通过正确地选择阈值,移除小概率事件,进而建立一个近似的确认矩阵;(2)根据被跟踪目标故障跟踪门的相交情况,将跟踪空间进行数学划分,形成若干相互独立的区域;(3)对同一区域内公共有效量测的概率密度值进行衰减,计算出关联概率。仿真对比表明,本文的改进算法能显著减少计算时间,有效提高故障检测的快速性和实时性。  相似文献   
9.
给出了SnO2/10?O2(0.4mm×0.6mm×0.4mm)元件的温耗特性曲线,研究了老化的温度和时间,研究了气敏电流Ig与气体浓度C的关系,并给出了一个普遍适用的规律.  相似文献   
10.
 热线风速计和其它接触式测量方法比较,具有探针对流场干扰小,空时分辨力高,频响快等优点。它和激光风速计(非接触式)一起,已成为当前研究流动微观机理的主要测试技术。但它的应用范围却受测试环境洁净度的限制。当然,热线应尽量用于洁净的环境,但在某些场合很难保证流场中没有轻微的污染,这就引入了热线测量的污染误差——利用热线预校  相似文献   
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