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。      

航天器分布式智能计算体系的数学建模与调度算法研究

航天器对大容量高效计算的要求越来越高,现有的星载计算体系的能力已经难以满足其需求,需要建立具有自组织能力的智能计算体系,还要实现高效的任务调度.给出了航天器分布式智能计算体系的模型和任务调度问题的多目标优化模型,并根据该模型设计了改进粒子群算法和改进蚁群算法结合的DPSO-EACO算法,先利用粒子群算法生成初始调度方案,再用该方案初始化蚁群算法,利用蚁群算法生成最终调度结果.仿真结果表明,该算法的性能与改进粒子群算法和改进蚁群算法相比具有明显的性能优势.     

130nm体硅反相器链的单粒子瞬态脉宽特性研究

针对130 nm体硅反相器链,利用脉冲激光和重离子实验研究了目标电路单粒子瞬态（SET）的脉宽特性,并分析了电路被辐射诱发的SET脉宽特性受激光能量、重离子线性能量传递（LET）值、PMOS管栅长尺寸等因素的影响机制。重离子和脉冲激光实验结果类似,均表现为随激光能量、LET值的增加,电路被辐射诱发的SET脉宽逐步增大,且表现出明显的双（多）峰分布趋势,但辐射诱发的SET脉冲个数呈先增加再减少规律。此外,实验结果表明,在不同激光能量、LET值下,PMOS管栅长尺寸影响反相器链SET脉冲的特征不同。当激光能量、LET值较低时,PMOS管栅长尺寸大的电路产生的SET脉宽较大,而当激光能量、LET值较大时,PMOS管栅长尺寸小的电路反而产生更宽的SET脉冲。分析表明,较高激光能量、LET辐照时,寄生双极放大效应被触发可能是导致PMOS管栅长尺寸影响电路SET特征差异的主要原因。      

基于涡系相交不稳定性的飞机尾流控制方法

在飞机飞行的过程中尾涡会伴随着升力产生,威胁后机的飞行安全.在简化机翼模型上添加扰流片,通过一个矩形翼以引入一个与主翼尾涡大小不同、方向相反的小涡,构建尾流自消散四涡系统,以期诱发尾涡的Rayleigh-Ludwig相交不稳定性.通过改变扰流片的大小形状,调整模型的攻角和拖曳速度,采用粒子图像速度场仪测量系统定量研究在低雷诺数下单主翼尾涡发展特性以及双涡相互作用特性.研究表明:在未添加扰流片时,尾涡环量在45个翼展内相对于初始环量基本保持不变;在添加扰流片的情况下尾涡的环量衰减可以达到35%~55%,而未添加的基本翼型的尾涡的环量则几乎保持不变,这说明添加适当的扰流片能诱发尾涡的Rayleigh-Ludwig相交不稳定性,加速尾涡的消散,当小涡和主涡的初始环量比为-0.489、初始距离比为0.5时,45个翼展范围内,尾涡环量衰减55.9%.本文系统性的实验结果可以为低尾流机翼的设计提供参考依据.      

航空电子设备NSEE试验评价方法

本文定义了航空电子设备大气中子单粒子效应(NSEE)硬失效、硬错误与软错误等大气中子辐射可靠性表征参数,提出了一套航空电子设备抗大气中子单粒子效应危害能力的试验评价方法,包括试验应力终止条件与起始条件的确定方法、M_NSEE预估方法、试验程序、试验评价方法等,并通过某航空用卫星导航接收机试验案例证明了该方法在工程应用中的可操作性与有效性,通过掌握数字信号处理(DSP)、静态随机存储器(SRAM)、现场可编程门阵列(FPGA)的NSEE敏感特性,可为航空用卫星导航接收机NSEE危害防控提供针对性的技术支持.本文为我国航空电子产品大气中子单粒子效应试验评价奠定了理论与应用基础,同时也为其他电子信息产品在大气中子单粒子效应试验评价方面提供了重要依据和参考.      

阿尔法磁谱仪的中国航天元素

在2月下旬落下帷幕的美国科学促进会年会上,由阿尔法磁谱仪项目的首席科学家、麻省理工学院物理学家、诺贝尔奖获得者丁肇中领导的研究团队对外正式宣布,阿尔法磁谱仪发现了弱作用重粒子(WIMP)存在的证据,而这一粒子则是一种暗物质的候选体。物理学或将迎来重大革命,人类认知或将掀开新的篇章。而这其中,深深地印上了中国航天的贡献。前沿探索新奇不断暗物质"面纱"即将揭开?前沿探索领域总是能给世人带来     

一种改进的多目标粒子群优化算法

为了增强多目标粒子群优化算法的收敛性与多样性,提出一种改进的多目标粒子群算法.采用Kent映射对种群进行初始化,并将目标空间均匀划分为若干扇形区域;基于一种新的多样性和收敛性判定标准,选取合适的收敛性最优解和多样性最优解,并提出一种改进的粒子群更新公式进行全局搜索;采用聚类算法对外部种群与坐标轴夹角进行分析,维护外部种群.通过标准测试函数的仿真实验,与多目标优化算法基本MOPSO(Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm)和NSGA-II(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II)进行对比,结果表明了该改进算法的有效性.     

基于聚类PSO算法的舰载机舰面多路径动态规划

对舰载机舰面多路径动态规划问题,提出了基于聚类粒子群(PSO,Particle Swarm Optimization)算法进行解决的方法.首先建立了舰载机舰面多路径动态规划问题数学模型;其次,在建立航母舰面环境模型、舰载机"凸壳"模型、碰撞检测模型的基础上,利用聚类PSO算法进行问题求解;最后,通过编制程序对该解决方法予以实现.仿真结果表明利用聚类PSO算法所求解的结果比较精确,且计算效率也符合实际要求.因此基于聚类PSO算法对舰载机舰面多路径动态规划问题进行求解是可行的.     

美国辐射带风暴探测器重新命名为范艾伦探测器

<正>11月9日,美国航宇局宣布,为纪念已故科学家詹姆斯·范艾伦,将用于研究地球上空辐射带——范艾伦带的两颗探测器重新命名为范艾伦探测器。两颗探测器原名为"辐射带风暴探测器",每颗质量约680千克,今年8月30日从美国佛罗里达州卡纳维拉尔角空军基地升空,用于研究范艾伦带内的粒子如何产生、这些粒子在太空