基于最小二乘支持向量回归的混沌时间序列预测研究

研究利用最小二乘支持向量机预测混沌时间序列。混沌时间序列预测是典型的小样本学习问题,基于结构风险最小化原理的支持向量机方法,克服了神经网络易于陷入局部极值点等缺点,能够获得全局最优解。最小二乘支持向量机是一种在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,在保留支持向量机优点的同时使计算量大大减少。对典型混沌时间序列的预测结果表明,最小二乘支持向量机回归预测方法具有良好的泛化推广性能,预测精度高,适合于复杂非线性时问序列建模预测。     

混合神经网络和混沌理论的股票价格预测研究

针对股票时间序列的非线性特点,结合混沌理论和神经网络理论,提出了基于混沌理论的股票价格神经网络预测方法。同时利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络的结构,对实际的股票时间序列预测结果表明,该方法能有效地进行短期预测,在股票时间序列预测中有广泛的实用价值。     

广州中信广场台风特性与结构响应的相关性分析

基于台风“达维”登陆时广州中信广场风场及结构响应的现场实测数据,对于风场特性和结构加速度响应状况进行了计算分析,计算分析结果表明,城市上空强风“达维”的湍流度比较大,在台风“达维”作用下结构的横风向响应与顺风向响应接近;同时在不同的时距条件下对风场特性与结构加速度响应的相关性进行了分析,由分析可知取3min为基本时距时风速与结构响应的相关性系数值较高,说明在确定结构的风荷载和计算结构风致响应时取基本时距为3min更为合理。     

存在观测站位置误差的转发式时差无源定位

无源定位中,由于观测站安放在运动平台等原因造成的观测站位置误差会影响无源定位精度性能。另外到达时间差(简称时差)(TDOA)的转发式测量需要将不同观测站截获到的辐射源信号都转发到同一位置,如主观测站。针对这两个问题,提出了基于约束总体最小二乘(CTLS)的无源定位算法。首先将转发式时差的非线性定位方程转化为不需要中间变量的直接线性方程,再基于CTLS算法依次转化为约束优化问题和无约束优化问题,最后推导给出定位近似闭式解。仿真实验表明在观测站误差较大时,该算法与其他算法相比定位精度性能较好。     

基于累积磨损量分布的飞机刹车片可靠性分析

针对高可靠、长寿命型产品可靠性分析难于获得寿命数据的问题,基于累积磨损量分布研究刹车片的可靠性评估方法。在飞机刹车片退化机理分析的基础上,选择正态分布、对数正态分布、威布尔分布描述其累积磨损量,通过建立累积磨损量分布参数的时序模型,确定未来时刻累积磨损量的分布,对刹车片进行寿命预测。     

影响胶粘剂剪切强度因素的探讨

分析了在胶粘剂剪切强度检测过程中,胶接材料表面处理方法、胶层的厚度、测试时加的垫片厚度和试样的夹距距离、涂胶时的晾置时间等因素对检测结果影响。研究结果表明,上述因素不仅直接影响了胶粘剂粘接强度的大小,而且关系到胶粘剂剪切强度检测试验的测试结果。     

基于禁忌搜索算法的机场场面联合优化模型

针对当今机场场面优化对象仅为某一独立环节的情况,梳理联合优化框架,利用已有的单一环节优化模型,建立了滑行路径规划与停机位分配联合优化模型,并设计了禁忌搜索算法流程,最终降低了航班进离场资源占用时间。将优化模型分别植入空域管理与评估系统（ ACES）的空侧容量评估系统中进行仿真分析,结果表明,联合优化模型能够在综合考虑机场运行实际的条件下大幅提升空侧容量,改善机场运行效率与资源配置情况。     

应召反潜时无人机监听航路的规划

浮标阵是航空反潜模式下应召搜潜时常用的一种反潜手段。在假设浮标阵已被布设完毕并且由无人机对其进行实时监听的前提下,文章重点研究了无人机监听航线的规划问题。首先,研究了浮标阵的布设及其特点,分析了无人机航路的代价问题;接着,根据浮标阵的特点规划出了无人机监听方形浮标阵的监听航路飞行方案,并对所规划航路的技术指标进行了分析和研究;最后,对无人机的监听航路进行了计算,计算结果表明文中所规划的方案是可行的,这为无人机监听浮标阵的实际应用提供了参考。     

航空发动机MTBF的Bayes评估

针对航空发动机的试验样本量和故障数据少,采用传统的数学平均值法对其平均故障间隔时间（MTBF）评估不能反映其真实可靠性水平的问题,基于Bayes理论,把历史试验数据视为先验信息,采用矩等效方法确定先验分布,然后通过Bayes理论综合现场试验数据,建立了一种基于Bayes理论的航空发动机MTBF评估方法。该方法可以扩大MTBF评估所需的信息量。采用所提出的Bayes方法对某航空发动机MTBF进行评估,得到其MTBF评估值为302.68h,比采用数学平均值法约提高了18.7%,评估结果更符合实际。表明该方法可应用于航空发动机MTBF的评估。      

遥测数据时间序列滑动窗口动态分割技术

经由传感器采集的航天器遥测数据是产品验证、算法检验、数据挖掘等学科和方向重要的数据来源之一。由于原始测量数据采集密度高、信息量大,通常采用滑动窗口技术进行逐段处理和算法应用。但当滑动窗口的宽度固定时,数据的局部信息不能被充分提取出来;为此,提出遥测时序滑动窗口的动态分割流程。仿真结果表明:提出的时序分割和窗口宽度计算方法,可以根据数据自身的特点得到更加准确合理的非等长窗口集合;在保持曲线线段曲率的基础上,滑动窗口动态计算方法可以极大地提取拐点信息,合理地给出窗口宽度,对数据进行了简化与提纯,降低了建模难度,为下一步聚类分析、曲线匹配等工作提供了技术支持,提高了遥测数据的诊断与分析效率。