信息匮乏事件预测及优化方法性能研究

为找到更适用于贫乏样本信息预测问题的预测方法及优化方法,提出基于实验数据解析的方法性能对比研究,通过大量预测实验与优化实验,研究预测方法的准确性、稳定性以及优化方法的修正性.研究中分别使用5种传统单项预测方法对贫乏样本信息预测问题进行预测,并运用标准差法对这5种方法分配权重,进行组合预测.对预测结果的精度进行排名,排名...     

基于神经网络的天然气消费量组合预测

将组合预测的方法应用到天然气消费量的预测中,并与三种单一预测方法回归分析预测方法、灰色系统预测方法和神经网络预测方法进行比较,结果表明该方法的精度和可靠性较高,为天然气合理使用计划提供了科学依据.     

信息匮乏事件预测及优化方法性能研究（英文）

为找到更适用于贫乏样本信息预测问题的预测方法及优化方法,提出基于实验数据解析的方法性能对比研究,通过大量预测实验与优化实验,研究预测方法的准确性、稳定性以及优化方法的修正性。研究中分别使用5种传统单项预测方法对贫乏样本信息预测问题进行预测,并运用标准差法对这5种方法分配权重,进行组合预测。对预测结果的精度进行排名,排名的均值和方差体现了预测方法的准确性与稳定性;同时研究提出了误差消除预测优化方法,对预测结果分别使用误差消除优化、马尔科夫优化及对优化结果进一步修正的双层优化,并使用精度的提升与下降程度来反映优化方法的修正性。结果表明,预测方法中组合预测的准确性与稳定性最好,优化方法中误差消除优化的修正性最佳,二者结合可达到贫乏样本信息事件的预测需求。研究最后通过对民航某一年不安全事件数进行预测,验证了组合预测与误差消除优化结合的精确性。     

民用飞机残值预测方法综述

介绍了民机残值的定义及相关价值概念;全面回顾了国内外民用飞机残值的预测方法,总结出目前普遍适用的三种方法:基于民机机龄的回归预测方法、基于不同民机相异市场实力的回归预测方法以及基于民机市场价值的预测方法;分析表明此三种预测方法的精确度依次提高,操作性相应下降;最后提出残值预测方法的未来发展可与民机全寿命周期中的其他成本预测相结合,进一步精确预测方法。     

民用机场航空运输业务量预测方法综述

航空运输业务量预测对于民航业的健康发展至关重要,运输业务量预测数据是主管部门规划建设和制定发展战略的重要依据。鉴于此,文章分析了航空运输业务量的影响因素,并对主流的航空运输业务量预测方法进行了详细的阐述和归纳。根据不同预测方法的特点,运用对比分析法将各种预测方法分为长期预测法、中长期预测法、短期预测法,研究结果能够为实际生产提供参考依据。     

基于模糊软集合和Bayes的后续备件组合预测方法

针对后续备件需求预测精度低的问题,提出一种基于模糊软集合和贝叶斯的后续备件组合预测方法。首先根据后续备件的消耗规律,分别提出后续备件因果预测模型和时序预测模型;然后选取残差平方和、信息熵和相关系数作为预测效果的评价准则,以两种单项预测方法的预测效果作为先验信息,采用德尔菲法对单项预测方法进行模糊评价,构建模糊软映射;最后综合先验信息与专家模糊评价值,利用贝叶斯方法确定组合权系数求得预测结果。结合算例,对比分析方法的优越性,表明该方法具有较好的合理性和有效性。     

通用飞机机翼积冰冰形预测

从通用飞机机翼积冰冰形特征出发,确定机翼特征点,通过其对应积冰厚度描绘积冰冰形。提出了一种基于BP神经网络的机翼积冰厚度预测方法,并利用预测厚度还原预测冰形。将预测积冰厚度与实际积冰厚度相比较,预测值与实际值的平均均方根误差为1.893 mm,表明该方法可用于通用飞机机翼积冰冰形预测。     

基于粗支持向量机的飞机机体研制费用预测

分析粗糙集理论方法和支持向量机方法的优势和互补性后,探讨粗糙集与支持向量机的结合方法,提出一种基于粗糙集数据预处理的支持向量机预测系统。将该系统用于飞机机体的研制费用预测中,与其它方法相比得到较高的预测精度。     

指数分布双样预测的Bayes方法

本文对指数分布的双样预测问题用Bayes方法进行了讨论，结果表明，定数截尾时，无信息先验分布的Bayes预测限与经典预测限相同，但两者的预测子不一致，对有替换定时截尾，给出了经典方法目前尚未给出的双样预测问题的Bayes预测子与预测限，并用数值例说明了这些方法。     

一种新型的基于预测的卫星资源分配方法

针对传统的按需分配方式所造成的长时延问题,提出了一种新型的基于业务预测的按需分配方法。该方法通过预测业务在等待队列中的长度,将预测信息发送给网络资源控制中心,再由控制中心动态地分配带宽资源,达到服务质量的要求。在阐述了按需分配和业务预测的基本算法后,通过仿真分析了不同的业务类型采用不同的预测信息发送间隔时间的时延性能,分析中考虑了实时业务比非实时业务享有更高的优先权,并且比较了常规按需分配与基于业务预测的按需系统分配方法的时延性能。仿真结果表明利用业务预测,选择合适的预测信息发送间隔时间,能够有效地改善带宽资源分配的时延性能,相比一般的按需分配方式服务质量有了明显的提高。     

时滞系统的Elman网络多步预测模糊控制方法

讨论了Elman神经网络的结构与学习算法,研究了基于Elman网络的动态系统辨识模型、预测模型及预测算法,并与模糊控制相结合,研究神经网络多步预测模糊控制方法。仿真结果表明该方法可以提高系统的鲁棒性及稳定性,多步预测最佳模糊控制的控制精度及ITAE指标均较无预测时要优。     

基于混沌时间序列的飞行冲突预测(英文)

为了准确掌握飞行冲突量的变化规律及其准确预测,对飞行冲突的混沌问题进行了研究。首先,基于人-机-环境系统工程理论,建立飞行冲突的故障树,从定性的角度分析了飞行冲突的混沌特性;然后,建立了基于小数据量方法和小波去噪理论的最大Lyapunov指数λmax的改进混合算法,并利用此方法从定量的角度证明了飞行冲突时间序列中混沌现象的存在;最后,利用混沌预测方法对模拟数据进行预测,并通过灰色误差检验方法对预测结果进行评价。检验结果为后验差比值为0.2209<0.35,小误差概率为0.9853>0.95。结果表明该预测方法的有效性。因此,说明应用混沌理论进行飞行冲突分析与预测是可行的。     

基于灰色系统GM（1，1）模型的疲劳寿命预测方法

将疲劳现象视为存在于一个灰色系统中,提出了运用灰色系统理论,通过建立灰色系统GM(1,1)模型预测构件疲劳寿命的新方法。对某试件的实验数据进行分析和计算。结果表明,该方法使疲劳寿命预测误差由原来的61.4%减小到24.1%,预测结果偏于安全,说明该方法具有较好的预测精度和工程实用价值。     

基于线性模型最优预测的高光谱图像压缩

高光谱图像取得较高的光谱分辨率对于分类和识别很有益.但与此同时也带来了巨大的数据量,使其压缩成为必需.传统的预测方法能够在一定程度上去除谱带之间的相关性,但其预测系数不能利用高光谱图像谱带间的信息进行自适应的调整,使得预测效果不是最优.本文建立了高光谱图像谱带间的线性模型,推导出在信噪比最优下的预测.该方法能够更好地降低预测后图像的熵值.实验表明,相对于传统方法重建的平均信噪比提高了4.606 4 dB.     

航天器产品试验过程实时寿命及质量一致性评价技术

在航天器部组件产品试验时存在着海量闲置数据,但由于缺少有效的数据挖掘手段,型号产品的寿命和质量一致性一直得不到有效评估。本文给出了航天器部组件产品实时寿命预测方法和质量一致性评价方法的实施流程,并分析了各类退化预测建模方法和包络建模方法的适用条件。案例验证表明,实时寿命预测可以采用产品性能的实时监测信息,建立产品退化特征预测模型,实现对加速寿命的动态预测;质量一致性评价可以采用历史产品试验信息,构建成功包络线,实现对被试产品是否满足质量一致性要求的有效判别。     

一种基于元路径拥塞模式挖掘的移动对象位置预测方法

路网上移动对象位置预测是许多位置相关服务的基础。目前移动对象位置预测方法没有充分考虑到轨迹数据中所蕴含的道路拥塞信息,而路网上的道路拥塞状态对移动对象的位置更新会产生巨大影响。提出基于元路径拥塞模式挖掘的方法(Meta-congestion-pattern mining,MCPM)。在离线挖掘阶段,从历史轨迹的频繁路径(元路径)的紧集中挖掘当地的拥塞模式,并对运动模式进行建模,其中采用基于k均值的聚类算法解决数据稀疏性问题。在线预测阶段根据挖掘的拥塞模式和运动模式依概率进行预测。最后通过理论分析和实验验证得出了算法的有效性,与相同条件下的精度预测(WhereNext,WN)方法相比,平均预测准确性提高了近20%,预测时间平均缩短了近50%。     

空天飞机气动热的工程预测方法

首先简要地分析了空天飞机在上升段和再入段遇到的严峻的热环境,并指出:为了进行空天飞机的概念研究和初步设计,必须发展气动热的工程预测方法。接着介绍了国外可用于预测空天飞机气动热的工程方法,其中包括预测迎风面中心线、背风面中心线和横向分布的气动加热的方法,重点介绍了 NASA Langley 研究中心的轴对称比拟三维边界层(AA 3DB L)程序和它的结果。同时,还讨论了空天飞机气动热预测的一个特殊问题即激波干扰加热,着重介绍了机身头部的弓形激波和进气道外罩唇部激波的相互干扰以及机身头部的弓形激波和机翼前缘激波间的相互干扰,对后面这种情况,还介绍了工程预测方法。     

基于小波神经网络的混沌时间序列预测及应用

根据相空间重构理论,探讨了一种基于小波神经网络(WNN)的混沌时间序列预测方法。根据G-P算法和Takens理论,计算出混沌时间序列相空间重构所需的最小嵌入维数,以此作为网络的输入节点数。通过时频分析,使得隐节点数的选取也有了可靠的理论依据。最后对Lorenz仿真信号和滚动轴承信号进行仿真和预测,验证了方法的有效性。结果表明,对于混沌时间序列的预测,WNN网络比BP网络表现出更理想的预测效果,为非线性动态系统的预测提供了一种有效的途径。     

深成份指数的灰色行业聚类关联与预测模型研究

本文应用系统工程理论,结合灰色趋势关联度,研究了灰色趋势关联系统及数学模型。作为该模型的应用,提出了灰色趋势关联聚类预测方法。以深成份指数为样本对各类行业进行了聚类分析,得到了一种符合实际的聚类预测结果,阐明了灰色趋势关联聚类预测方法的有效性、方便性和实用性。     

装备采办项目风险分析中的贝叶斯方法的应用

贝叶斯方法提供了一种有效的风险预测手段,能够将主观估计与客观估计结合起来,能随着时间、费用、质量要求的信息不断增加而不断进行预测,使得预测更加精确,有利于装备采办项目的动态风险管理。