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.     

重型货物空投系统过程仿真及特性分析

建立了货物空投系统仿真计算模型,包括货台在舱内和舱外全过程的运动特性、降落伞拉直和充气过程的轨迹特性计算等,提出了伞群模拟和多吊带系统分析的新方法。结合目前已有的降落伞性能计算模型和物伞系统运动模型,对重型货物空投全过程进行了完整计算,开发了空投过程三维动画仿真软件,通过与试验数据的对比,表明本模型能很好地满足应用的需要。分析了空投速度、伞包安装位置和牵引比等因素对空投过程的影响,指出了实际系统的改进方向。     

基于最小二乘支持向量机的普通高校招生人数预测研究

近年来普通高校的发展速度与规模,使社会大众兴起了对教育质量与总量的关注。普通高校招生数预测是制定教育政策的重要依据。针对中国文化教育的特征,在统计学习理论和结构风险最小化原理的基础上,建立了基于最小二乘支持向量机的时间序列预测模型。预测结果表明该模型具有较高的预测精度,为普通高校招生数预测提供了一条新的途径。     

货台空投系统出舱过程研究

研究了空投系统的出舱阶段中货台与地板接触模型,采用动力学分析方法建立了统一的出舱运动模型.根据试验设计条件开展系统仿真计算,结果与试验数据基本一致.探讨了货台离机过程对离机后俯仰姿态的影响.使用离机时间评价出舱过程对货台空投精确度的影响,得到了无量纲离机时间的简化算法以方便工程应用;引入了安全距离参数来评价出舱过程安全性,分析了牵引比、质心位置系数和空投时飞机姿态与离机时间和安全距离的关系,为空投系统中货台布局和牵引伞设计等提供了参考依据.     

硬支承动平衡机通用微机化电测系统的研究

论述了一种以IBM-PC为主机的微机化通用硬支承动平衡机电测系统的实现方法。系统采用了先进的硬软件结合技术,寻求达到高精度、多功能、易操作和低成本的总体目标。为了满足不同用户的需求,系统具有多种支承方式、多种显示方式、多种补偿方式、多次启动平均、多面校正计算、多和打印方式以及自动标定和留言服务等功能．     

面向多种复杂零件的高精度人机协同装配系统

实现复杂三维结构体及小刚度零件的自动装配是极其困难的,为了解决此类零件难以夹持以及夹持变形的难题,分别设计了针对复杂结构的本体件快换夹持器和针对小刚度零件的气囊柔性夹持器以及针对微小平板类零件真空吸附式夹持器,并融合高精度调整技术以及合理的检测技术,设计了一台面向多种复杂零件的高精度人机协同装配系统。使用Abaqus仿真计算了气囊柔性夹持器对小刚度零件夹持变形的影响,零件特征面的弹性变形仅为1μm。通过装配间隙仅为32μm的轴孔对位装配实验,证明了该装配系统能完成零件间2μm~3μm高精度装配。该装配系统能够解放劳动力,提高生产装配的自动化。     

AHPSO-SVM预测超声内圆磨削ZTA陶瓷的边界损伤

为解决普通加工方式易出现工程陶瓷边缘碎裂的问题,本文对超声内圆磨削工程陶瓷边界损伤预测系统进行了研究。在35 kHz轴向超声磨削与普通磨削两种条件下独立进行试验,运用支持向量机研究工艺参数与边界损伤影响规律,采用改进的粒子群算法优化支持向量机,建立采用混合核函数的AHPSO-SVM预测模型。研究结果表明,超声激励下试件边界损伤降幅为10.05%～21.23%,AHPSO-SVM预测模型MSE为0.378 4、平均相对误差为1.369 0%、30次适应度值标准差为0.020 2。相比于普通磨削,超声磨削可使ZTA陶瓷边界损伤值显著降低;建立的AHPSO-SVM模型具有较好的学习能力、泛化性能与良好的稳定性。     

基于民航团队旅客销售的组合预测方法分析

利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益.结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高.支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力.组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作.     

飞机驾驶舱人-机-环实验平台研究

为了在地面实验室开展系统全面的飞机驾驶舱工效学实验,提出了一套完整的人-机-环闭路仿真模拟实验系统方案.综合分析实验系统的设计指标和功能要求,基于相似理论和模块化设计方法,分别对飞机仿真平台的硬件系统和软件系统、环境模拟舱、飞行员生理和心理测量系统开展研究和方案设计.最后搭建出半物理仿真模拟实验平台,实验平台可用于飞行员工作效率的影响机理研究、飞行员工作负荷评估以及仪表显示界面布局设计等.     

PSO-LSSVM在民机气动性能数学建模上的应用

目前风洞试验仅为民用飞机飞行性能提供有限数据.全飞行包线的技术支持对于民机飞行试验十分重要,需要采用数学建模和参数辨识的方法.选择合适的机器学习算法是参数辨识中最为关键的一步.支持向量机(SVM)采用结构风险最小化原理,尤其适用于小样本情形.根据A320非巡航起降阶段的几组真实数据,以及全机气动力估算的结果,使用最小二乘支持向量机建立预测模型.随后采用粒子群算法优化模型参数从而提升泛化能力.由此实现民机飞行包线的气动性能整体建模与辨识.与Ma=0.78时的实验数据相比较,PSO-LSSVM模型的预测结果吻合,是一种有效的气动数学建模方法.