基于相空间重构和神经网络的压气机机匣静压预测

建立了基于相空间重构和径向基神经网络的压气机机匣静压的预测模型。对试验数据进行相空间重构,分析其混沌特性,根据重构相空间的最小嵌入维数确定网络输入参数的个数,采用K均值聚类的方法优化网络的拓扑结构,根据时间序列的最大李亚普诺夫指数确定预测模型的最大有效预测步数,利用径向基神经网络的强大非线性映射能力,实现对时间序列的非线性预测,试验结果证明了该方法的有效性。该方法对压气机趋势监控具有一定的参考价值。      

基于支持向量机回归的电力负荷预测研究

不同于传统的基于经验风险最小化的回归方法,支持向量机回归方法基于结构风险最小化准则.与神经网络相比,该方法在解决学习精度和推广性之间的矛盾方面有明显的优势.本文以城市电力负荷预测为应用背景,对比研究了基于统计学习理论的支持向量机回归方法和神经网络方法.预测结果显示支持向量机可能是一种非常有前景的预测工具,其预测精度明显好于神经网络.     

基于Transformer层次预测的多星应急观测任务规划方法

应急观测任务规划是一个强时效性的复杂组合优化问题,必须在规定的时限内完成相应的计算。采用机器学习的方法对规划问题进行初始规划方案预测,可以有效地简化计算复杂度。为此,提出一种基于Transformer层次预测的多星应急观测任务规划方法,将多星任务规划的求解过程分解为3个步骤：首先,利用基于Transformer的任务可调度性预测模型预测待规划任务是否执行,得到预执行任务集合;然后,基于Transformer的任务分配模型对预执行任务集合分配卫星,得到初始规划方案;最后,利用基于随机爬山的约束修正算法对初始规划方案进行优化调整,得到可行规划方案。为验证所提方法的有效性,通过大量仿真实验与CPLEX优化器、标准遗传算法、长短期记忆网络等方法模型进行比较,实验结果表明所提方法计算耗时短,规划收益高,适用于多星观测任务快速规划。     

一种复杂系统的预测方法

提出了一种适用于复杂系统的预测方法——多因素关联预测,并以战斗机机体费用预测作为算例。     

Longitudinal behaviors of the IRI-B parameters of the equatorial electron density profiles retrieved from FORMOSAT-3/COSMIC radio occultation measurements

The electron density profiles in the bottomside F₂-layer ionosphere are described by the thickness parameter B0 and the shape parameter B1 in the International Reference Ionosphere (IRI) model. We collected the ionospheric electron density (N_e) profiles from the FORMOSAT-3/COSMIC (F3/C) radio occultation measurements from DoY (day number of year) 194, 2006 to DoY 293, 2008 to investigate the daytime behaviors of IRI-B parameters (B0 and B1) in the equatorial regions. Our fittings confirm that the IRI bottomside profile function can well describe the averaged profiles in the bottomside ionosphere. Analysis of the equatorial electron density profile datasets provides unprecedented detail of the behaviors of B0 and B1 parameters in equatorial regions at low solar activity. The longitudinal averaged B1 has values comparable with IRI-2007 while it shows little seasonal variation. In contrast, the observed B0 presents semiannual variation with maxima in solstice months and minima in equinox months, which is not reproduced by IRI-2007. Moreover, there are complicated longitudinal variations of B0 with patterns varying with seasons. Peaks are distinct in the wave-like longitudinal structure of B0 in equinox months. An outstanding feature is that a stable peak appears around 100°E in four seasons. The significant longitudinal variation of B0 provides challenges for further improving the presentations of the bottomside ionosphere in IRI.     

新疆管制区域扇区容量评估与划设研究

新疆是连接我国与中亚、欧洲等国家的重要地区,是我国“一带一路”陆上至关重要的支点。随着航班量的逐年递增,新疆管制区域的管制压力逐年增大,负荷分布不均匀、扇区内冲突点增多的问题愈发严重。面向我国“一带一路”和“空中丝绸之路”的发展要求,预测2035 年新疆管制区域的流量增长情况;基于管制员的工作负荷对当前的扇区划分方案进行容量评估,结合流容比指标对新疆区域2035 年的扇区划分提出合理化的建议以满足流量增长的保障需求;采用计算机仿真技术对2035 年扇区划设方案进行仿真评估。结果表明：新的扇区划分能够有效地减少高峰日流量和高峰小时流量,之前管制员负荷较高的扇区通过合理的划分,管制压力也得到了明显缓解。     

航天器电源母线品质地面测试方法浅析

航天器供配电系统作为航天器上用于产生、存储、控制、传输与分配电能的子系统,其地面测试与评价工作是航天器地面电测工作的重要组成部分。航天器电源系统作为典型的直流分布式电源系统,其母线品质与系统稳定性密切相关。通过对航天器电源母线品质地面测试与评价方法进行分析,给出了测试系统的简要设计,并对技术发展趋势进行了预测。     

灰色GM(1,1)模型在预测钢产量中的应用

采用灰色理论中的GM(1,1)模型,用MATLAB语言编程,以国家统计局统计的2001～2005年的钢产量为原始数据列,对该数据列进行实例分析、检验,进而用该模型预测出未来年度钢产量,为政府有关部门和相关企业正确决策提供科学依据。     

构建航空气象和用户一体化实训平台的设想

本文结合多年对航空气象专业及飞行管制等用户的培训经验,提出了培训平台搭建的思路,进行了平台框架设计,并对今后实用训练模块进行了策划研究,为平台培训软件开发提供了理论参考。     

基于GRA-IPSO-SVM的航材携行需求预测研究

异地执行飞行任务中航材需求的准确预测是做好携行保障的主要内容之一,为此提出灰色关联度（GRA）与改进的粒子群算法（IPSO）及支持向量机（SVM）相结合的航材预测方法。首先运用GRA 对航材携行需求的影响因素进行分析;其次引入活性因子和非线性惯性系数改进粒子群算法,并通过IPSO 对SVM 参数进行寻优;最后使用优化后的SVM 模型预测航材需求。结果表明：GRA-IPSO-SVM 方法预测结果的均方根误差比PSO-SVM 方法下降0.16,平均绝对百分比误差下降2.18%,且预测时间减少了0.7 s。