基于粒子群优化LSTM的股票预测模型

为了提高股票时间序列预测精度,增强预测模型结构参数可解释性,提出一种基于自适应粒子群优化（PSO）的长短期记忆（LSTM）股票价格预测模型（PSO-LSTM）,该模型在LSTM模型的基础上进行改进和优化,因此擅长处理具有长期依赖关系的、复杂的非线性问题。通过自适应学习策略的PSO算法对LSTM模型的关键参数进行寻优,使股票数据特征与网络拓扑结构相匹配,提高股票价格预测精度。实验分别以沪市、深市、港股股票数据构建了PSO-LSTM模型,并对该模型的预测结果与其他预测模型进行比较分析。结果表明,基于自适应PSO的LSTM股票价格预测模型不但提高了预测准确度,而且具有普遍适用性。      

WCNS格式在梯形翼高升力构型模拟中的应用研究

采用5阶精度的有限差分格式WCNS-E-5,对梯形翼高升力构型进行了数值模拟。研究了网格收敛性,WCNS格式对网格的依赖性更小。得到了与实验结果相一致的气动特性和压力分布。通过与一些著名CFD软件的计算结果比较表明,相比二阶格式,WCNS格式模拟高升力构型有明显优势,特别在失速迎角附近对流动结构的刻画更准确。同时,验证了程序对复杂外形的模拟能力和鲁棒性。     

中高轨卫星海洋成像图像几何定位精度提升方法

针对中高轨卫星海洋成像时缺少控制点下的图像定位精度提升问题,提出一种提升定位精度的方法。该方法利用中高轨卫星成像范围大,配合姿态机动,在短时间内寻找有特征点的区域,通过卫星图像与高精度控制图像进行匹配,寻找控制点,求解偏置矩阵,并将该区域的偏置矩阵补偿到海洋地区,以达到提升图像定位精度的目的。结合中高轨卫星成像特点,对河南嵩山检校场和太原区域图像进行仿真,并利用嵩山检校场数据进行在轨几何检校,将检校参数补偿到太原区域。仿真结果表明:无控制点定位精度从118.3个像素提高到37.8个像素,证明了文章提出方法的有效性。     

遍历理论在航天动力学领域的应用

系统地研究遍历理论在航天动力学领域的应用，包括椭圆轨道长期覆盖和受晒因子等长期参数的平均化计算.从无摄和J2项摄动下平均轨道根数的长期和长周期项出发，构造非共振条件下覆盖和受晒因子的测度描述，并证明该测度的不变性；给出相关相空间和相流定义，并证明该相流的保测度性；应用Birkhoff Khinchin定理将长期覆盖和受晒因子等无限时间的累积问题成功转换为有限空间的二重积分运算.研究结果表明，遍历理论是解决航天动力学领域长期参数统计计算的有力工具.     

基于可调品质因子小波和簇稀疏增强的磁异常信号特征提取研究

在磁异常信号目标探测中,由于存在背景噪声的干扰,导致采集到的磁信号中的有用特征极其微弱,从而极大地增加了特征提取的难度。文章提出了一种基于重叠簇收缩算法的可调品质因子小波变换的稀疏特征提取方法。与传统的固定品质因子值相比,该方法可根据信号的振荡特性调整品质因子,从而有效地诱导稀疏;此外,重叠簇收缩算法可有效地从具有簇特性的信号中提取微弱特征,从而增强特征的提取精度。经工程验证,将该方法应用于磁异常信号特征提取,可从复杂背景干扰信号中精确地提取出有用的稀疏目标特征。     

基于时钟精度加权的时钟同步算法

在AS6802同步协议的基础上,针对系统中具有不同精度等级时钟的场景,提出一种基于时钟精度加权的时钟同步改进算法。通过仿真验证证明:改进算法可缩减节点间的时钟偏差范围至原算法的10%,提高了系统的同步精度。     

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.     

一种基于语义信息辅助的无人机视觉/惯性融合定位方法CSCD

视觉传感器在无人机室内定位中发挥着重要作用。传统基于特征点的视觉里程计算法通过底层亮度关系进行描述匹配,抗干扰能力不足,会出现匹配错误甚至失败的情况,导航系统的精度及鲁棒性有待提升。由于室内环境存在丰富的语义信息,提出了一种基于语义信息辅助的无人机视觉/惯性融合定位方法。首先,将室内语义信息进行因子建模,并与传统的视觉里程计方法进行融合;然后,基于惯性预积分方法,在因子图优化中添加惯性约束,以进一步提高无人机在动态复杂环境下的定位精度和鲁棒性;最后,通过无人机室内飞行试验对算法的定位精度进行了分析。试验结果表明,相较于传统的视觉里程计算法,该方法具有更高的精度和鲁棒性。