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。     

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.     

基于马尔科夫链模型的脉动装配线运行状态预测

分析了影响脉动生产线运行的因素和状态预测的必要性,提出了基于马尔科夫链模型的状态预测方法。基于马尔科夫链预测理论,对脉动生产线运行状态划分,确定状态转移矩阵,建立马尔科夫预测模型,并对模型准确性进行验证。     

Space weather center in Japan

Progress in information technology has enabled to collecting data in near real-time. This significantly improves our ability to monitor space weather conditions. We deliver information on near real-time space weather conditions via the internet. We have started two collaborations with space weather users. One is a measurement of geomagnetically induced current (GIC) of power grids in collaboration with a Japanese power company. The other concerns radiation hazards for aircrews. The radiation exposure level for aircrews was been determined by the Japanese government by the end of 2005. The proposed upper limit is 5 mSV a year. We are actively seeking ways to contribute to this subject. Our activities at the Japanese space weather center are reported in this paper.     

GKF算法下对机动目标多步预测的误差分析

机动目标运动状态的多步预测是为了更好的为机动目标的跟踪提供数据支持,因此要保证多步预测数据的可用性,需要知道预测的精度,由此要对预测数据做误差分析。本文在对机动目标运动轨迹实施多步预测的基础上分析了多步预测过程中随机误差的传递,以及传递的随机误差对多步预测的影响。仿真结果显示,预测中传递误差方差占预测误差方差的绝大部分,是影响预测精度的最重要因素之一。     

机型成本预测的因素分析法

根据管理会计把机型成本要素分解为固定成本、半变动成本和变动成本，对航空公司机型的航空运量作出预测，就可对机型作出预测。     

民航维修安全质量综合评估与预测

提出了建立量化的民航维修安全质量综合评估系统并对关键性指标的变化趋势进行预测分析的新设想,为民航维修安全管理提供科学的方法和手段,也为航空安全管理系统(SMS)的实施垫定了基础。从安全状况、质量状况、维修能力和维修经济性四个方面,利用模糊数学进行综合评估,形成反映民航维修总体状况的安全质量指数(SQI);同时利用灰色理论中的GM(1,1)模型和时间序列分析模型对未来的趋势进行预测。评估和预测分析的结果为管理者提供准确的决策依据,及时发现不良趋势并采取相应的预防措施,确保航空安全。     

灰色灾变预测模型及其应用

灰色系统是信息不完全系统,不少论文提出了"灰数"、"灰平面"、"灰色统计"等一系列全新概念,为不确定性,信息不完全的数的研究提供了一种新的分析处理方法.灰色方法即是对一些离散的原始数据采用累加生成及其逆进行处理,使之转化为适合用微分方程等方法来建模的有序数列的新方法.本文使用双向差分方法建立了一种灾变预测的灰色预测模型,并对某地区历年来的旱、涝灾数据进行灰色处理,进一步预测到旱、涝灾情将再发生的时间.最后分析了灰色预测模型的拟合精度.     

基于灰色系统预测直升机航迹的研究

 反直升机智能雷对直升机航迹的预测在作战中非常重要,但在数据非常有限的情况下,准确地预测又很困难。提出了用灰色系统理论解决直升机航迹预测问题,建立了灰色系统 GM预测模型和 n次累加残差模型并对GM预测模型进行修正。在每个采样期间内,实时在线建立GM预测模型和残差模型以提高预测精度。通过实例计算能看出用较少的探测数据可以得到较高的预测精度。