浅谈天津港港区园林植物病虫害的可持续控制

介绍了天津港务局园林植物病虫害的可持续控制,并从预测预报技术、生物防治、无公害药剂和其它无公害防治等应用技术方面提出了一些看法,即病虫害的可持续控制,要靠科学准确的预测预报、天敌昆虫和天敌微生物的推广应用,以及无公害药剂和其它无公害防治技术的合理使用。     

灰色预测控制理论在超长期季节灾变预报中的应用

水文要素的中长期预报受影响预报对象的各种因子的干扰,目前预报难度比较大,尤其是超长期水文预报更显得复杂;灰色预测理论的应用给预报工作带来一新途径,从某一水文要素序列的组成上看,它有其自身的变化规律和受前期预报因子的制约,还有除此而外的其它因子影响,各种综合效应集中反映在该水文要素的变化上。本文通过实例应用,阐述灰色预测控制理论超长期预报方法。     

海船无公害防污技术的探讨

探讨如何防止海船船体水下部分受海水腐蚀和海洋生物的附着。着先介绍３种传统的防污涂料，分析它们的优缺点，然后列述各国研究开发的低毒或无毒的防污涂料新品种以及新型无公害防污技术－利用导电涂层防止海洋生物附着的技术。最后就我国海船无公害防污技术的应用和发展发表一些见解。     

一种基于强跟踪滤皮器的自适应故障预报方法

随着预测维修在企业中的推广，故障预报技术逐渐得到人们的重视。本文提出了一种基于强跟踪滤波器的自适应故障预报方法，能够对一类带时变参数的非线性系统进行故障预报。并且通过仿真验证了当系统带有示知噪声时，这种方法依然具有较好的故障预报能力。     

混沌理论和神经网络相结合的舰船摇荡运动极短期预报

舰船摇荡运动具有混沌特性,因而可以应用混沌理论对其进行预报.介绍了混沌时间序列预测原理;建立了基于混沌理论相空间重构技术的RBF神经网络模型,并将其用于舰船摇荡运动预报;通过对某实船纵摇时历的预报计算,证明了采用混沌和神经网络相结合的预报方法,能有效提高预报精度和延长预报时长.     

国内外极地海冰业务化预报系统概述

在全球气候变暖和北极海冰快速减少背景下，极地海冰预报发挥着越来越重要的作用。提高极地海冰预报能力是极区船只航行以及极区能源开发与保护等许多领域和方面的重要保障。近年来，各国发展并建立极地海冰预报系统，极地海冰业务化预报取得了显著进展。通过对海冰数值动力模拟进行模型开发、检验和验证，使模式结果不断向观测值靠拢，以实现灵活、强大的海冰模拟的目标，提高对极地海冰演化的预测。我国的极地海冰业务化预报系统在准实时同化海冰密集度和海冰厚度的基础上，实现了卫星观测海洋表面温度数据的融合，解决了极区观测变量数据同化技术中海冰-海洋界面物质和能量的协同调整的难题，为极地科考和商业航行提供更精细化、更准确的海冰预报服务能力。文中简要介绍国内外极地海冰业务化预报系统的现状，并展望了未来发展的难点与问题。     

浅谈普洱市中小河流水文监测系统建设与暴雨灾害的防治

普洱市河流众多，目前对较大江河的水文监测、预警、预报手段相对完善成熟，但对中小河流山洪易发区，由于水文站、雨量站网偏少，满足不了必要的应急监测需要；中小河流水文监测系统的建设，将极大的提高水文对中小河流山洪灾害预警、预报能力，有效的对暴雨山洪灾害的防治提供科学的技术支撑。文中主要介绍普洱市中小河流水文监测系统，分析暴雨洪水成灾原因，介绍暴雨灾害防治的基本方法，阐述建设中小河流水文监测系统在暴雨灾害防治，防洪减灾工作中的重要作用。     

滑坡预测预报体系研究

利用GIS技术对区域内的滑坡划分危险性等级,在此基础上分析是否进行滑坡治理或监测,并采取相应的措施。这样就形成了以区域滑坡空间预测为基础,对区域内的单个危险滑坡进行处理或时间预报并进行灾害影响范围预测的一整套滑坡预测预报理论。     

小水线面双体船耐波性预报

采用Choung M．Lee改进的切片理论及其公式，编制小水线面双体船耐波性预报软件。该软件可用于在各种波向角时，对不同航速小水线面双体船匀速航行中的运动响应进行预报，包括在规则波或不规则波中的垂荡、纵摇、横荡、横摇、首摇幅值预报，以及其它耐波性统计特性预报。利用本预报软件对某型试验船的耐波性能进行了计算，并与试验结果进行了比较分析，计算结果符合小水线面双体船的耐波性规律。本预报方法可为小水线面双体船的船型设计和稳定鳍选择提供耐波性方面的理论依据。     

基于LightGBM算法的潮位预报修正研究

潮汐预报在数学上属于回归预测，是人工智能算法的经典应用领域之一。文章以上海米市渡站点为例，提出了采用LightGBM算法修正调和分析T＿TIDE模型预报潮位的方法。以T＿TIDE模型的预报误差序列作为LightGBM算法的输入层参数，训练得到的LightGBM模型可有效预测T＿TIDE模型后续的短期(48 h内)预报误差，从而对T＿TIDE模型的潮位预报结果进行短期修正。米市渡站测试结果表明，构建的LightGBM模型能将T＿TIDE模型的24 h和48 h预报均方根误差分别降低至0.10 m和0.12 m,相应的±0.30 m合格率都提升至95%以上。但是，LightGBM算法在台风期间对T＿TIDE模型的预报结果存在误修正，台风期间的潮位预报修正有待进一步研究。     

应用人工神经网络理论的船舶运动包络预报方法

本文首先介绍了人工神经网络理论的基本内容以及前馈网络反向传播的训练方法，然后应用单隐含层网络作出船舶运动包络的实时预报。文中就一船舶的海上实测运动数据进行了实例计算，结果表明，本文方法的预报结果明显好于其它模型的自适应预报结果。     

军队院校学员可持续成长能力的灰色系统评价*

根据军队院校对干部学员的知识、能力、素质要求及标准，设计了可持续成长能力的评价指标体系，并结合多层次灰色系统评价模型，利用数学原理，对其可持续成长能力进行了科学合理的评估和比较。该评价模型较好将理论和实践相结合，解决了干部学员发展潜力的评估和比较问题，为其它政治军事工作的开展提供了依据。     

人工智能技术在海上风机领域的应用综述

我国海上风机目前发展迅猛，人工智能技术在海上风机领域的应用是当前的研究热点。该文分析总结了多种人工智能技术在海上风机的动力响应分析、运维监测、设计运维优化等多个方向的应用，涉及动力响应预报、功率预报、结构监测、故障诊断、控制优化、运维优化等，分析表明人工智能技术可以较好地应对海上风机设计及运维领域的各项挑战。文中也论述了人工智能技术在海上风机领域的应用前景及目前存在的几种主要限制因素，并展望了未来发展方向。     

应用人工神经网络理论的船舶运动包络顶报方法

本文首先介绍了人工神经网络理论的基本内容以及前馈网络反向传播的训练方法，然后应用单隐含层网络作出船舶运动包络的实时预报。文中就一船舶的海上实测运动数据进行了实例计算。结果表明，本文方法的预报结果明显好于其它模型的自适应预报结果。     

探究除险加固工程水土流失防治措施

笔者根据合理的预测施工过程中可能损坏的原地貌土壤植被状况和水土流失量,确定水土流失的影响因子,在分析评价的基础上,确定预测时段和方法,合理布置各项防治措施,减轻水土流失对土壤的破坏,保持土地资源的可持续利用;减轻泥沙对沟渠和河道的淤积,避免了对当地防洪除涝造成不利影响.     

人工神经网络控制器在水下无人运载器导航中的应用

本文以水下无人运载器（AUV）绕平面圆周航行的速度、位置控制为例，推广到任何轨迹的控制问题。利用神经网络学习AUV运行的内在规律，预测未来一步的运行情况，并用改良的PID方式前馈与后馈相结合控制其执行机构。系统学习、预测及PID各增益量利用GESA（GuidedEvolutionarySimulatedAnnealing）全局优化方法求得。本方法具有自适应性、强非线性及前馈控制等特点，优于其它一般的控制器。     

遗传神经网络的船舶运动受扰力预测模型

船舶运动受扰力预测,是实现对船舶摇摆控制的关键步骤。为达到有效控制船舶摇摆的目的,基于遗传神经网络,完成船舶运动受扰建模预报和预测方法选择。模拟船舶航行状态,设计仿真对比实验结果表明,基于遗传神经网络的船舶受扰力预测模型,有效提升横向与纵向运动受扰力预测准确性,完成有效控制船舶摇摆的目的。     

基于SVM的电子装备故障预测方法研究

探讨了支持向量机时间序列预测模型的应用。将支持向量机时间序列预测技术应用于电子装备故障预测中,对某型电子装备的数据传输插件板进行了故障预报,通过实验证明了该方法的有效性和实用性。     

基于改进神经网络的船舶姿态准确预报技术

为了有效解决当前船舶姿态预测准确性问题,结合当前船舶姿态数据特征,改进传统神经网络并以此为基础建立新型船舶姿态预报技术。重构神经网络格式特征区,添加脉冲输出和神经网络数据放大和衰减参数量,构建耦合神经网络作为主要计算网络,结合达尔文进化算法和传统遗传算法特征,构建交叉概率算法,顶替传统经验算法获取放大衰减真实值,通过PC端数据传输和样本导入,实现船舶姿态准确预测。仿真实验数据表明,改进后的神经网络船舶姿态预报技术对于船舶横纵斜度的预测均提高30%以上,达到了提高船舶姿态预测准确度的目标。     

人工神经网络做舰船运动包络的实时预报

本文介绍了人工神经网络的基本内容以及前馈网络反向传播的训练方法，并应用单隐含层网络做舰船运动包络的实时预报。文中就一段海上实测舰船运动数据进行了实例计算，结果表明本方法有效，且明显好于其它模型的自适应预报结果。