用霍尔特-温特斯模型预测航空运输总周转量

引入了霍尔特-温特斯模型对中国民用航空运输总周转量进行预测,首先介绍了该模型的具体预测步骤,然后采用面向对象的软件技术,设计并开发了预测模型软件。该预测模型软件不但可以根据用户设定的平滑系数进行预测,还可以自动计算出预测效果较优的平滑系数,最终对2006年各个月份的中国民用航空运输总周转量进行了较为精确的预测。     

AR模型在时间序列误差分析中的应用

为检测某火控系统的性能,采用统计量分析和AR模型预测相结合来对火控系统实时解算的数据进行分析的一种方法。根据分析结果可以看出,距离误差和航向误差是两种不同类型的误差,距离误差主要是由随机的量测误差构成的,而航向误差主要是系统误差。     

广义时变ARMA序列预测方法

提出一种广义时变ARMA序列预测方法,给出时变序列和广义时变序列的预测公式及其均方误差。该方法能够对均值、方差、自回归系数和滑动平均系数都随时间变化的广义时变序列(或信号)进行分析和预测,可广泛应用于气象、通信、自动控制、结构响应分析和故障诊断等领域。大量计算表明,本文方法与传统方法相比,具有更高的预测精度。      

表面热流可辨识性初步分析

表面热流的可辨识性分析可用于飞行器防热层内温度测量精度和测温点位置的确定,在工程上有较强的实用意义。从无量纲分析和仿真辨识出发,根据防热层材料热物性系数、测点位置、表面热流的频域特性等参数对表面热流辨识结果的影响规律,总结出了表面热流辨识问题的相似参数：基于表面热流频率参数的傅立叶数。此后,以这一傅立叶数为判据,针对不同测量误差值的情况初步建立起了表面热流可辨识性的准则和分析方法。     

相关系数平稳序列的估计与识别

本文提出了通过观测序列确定不可直接测得的相关系数平稳序列模型参数的方法,详细讨论了相关系数AR(p),MA(q)和ARMA(p,q)序列状态方程的参数估计,为非平稳序列的滤波、预测和平滑提供了依据。文中还给出了观测系统参数的识别方法,与传统方法相比,本文方法考虑了测量噪声的均值和方差随时间变化情况,具有更高的识别精度。      

含椭圆分层复合材料层板三维问题的三角级数能量解法

根据叠加原理将含有椭圆形内部分层的层板在横向载荷作用下的受力状态进行分解 ,从而将分层问题归结为在分层表面上的附加剪切载荷作用下层板附加位移与附加应力的分析 ,并据此建立了一个仅包含分层区的力学模型。然后利用双三角级数构造满足层板分层区位移边界条件的位移模态。最后 ,应用最小势能原理确定位移解。计算结果收敛 ,挠度收敛尤为迅速。     

基于支持向量机方法的发动机性能趋势预测

为了提高对航空发动机性能趋势预测的精度，提出利用支持向量机方法来预测表征发动机整体性能的参数一性能综合指数。建立了基于支持向量回归的一步及多步预测模型，利用该模型对性能正常衰退及性能异常发动机的综合指数分别进行预测，并与自回归(AR)模型的预测值进行比较。结果表明，基于支持向量机的预测模型比AR模型的预测精度更高，其四步预测精度由80．56％提高到88．51％。因此该模型尤其适合中、长期预测。     

PLC在变频调速系统中的应用

本文通过对卷烟包装机控制系统的研究，提出了PLC在直流电机调速的模糊控制方案，成功地实现了具有高精度和实时性的自动控制生产过程。     

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。     

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。