基于灰色自回归模型的船舶流量预测方法

结合灰色模型和自回归AR(p)模型,提出两种模型组合的灰色自回归模型,根据实际的船舶交通流量数据,分别运用灰色模型、自回归AR(p)模型和灰色自回归模型,对某港口船舶交通流量的进行预测,通过计算和Matlab仿真,结果表明灰色自回归模型预测精度较高,证明了该模型的可行性。     

灰色多元回归模型在港口吞吐量预测中的应用

利用灰色模型和多元回归模型建立3种灰色多元回归模型:并联型、串联型和嵌入型.将各模型用于上海港吞吐量预测.可得结论:串联模型和嵌入模型是利用灰色理论对多元回归模型的改进,其能弱化原始数据的随机型,提高模型预测精度;并联型模型本质上是组合模型,能综合多种信息,预测具有非劣性,具有一定的实用价值.     

基于有限元法的潜艇磁场模型适用条件分析

潜艇磁偶极子模型和椭球体模型是目前应用最广泛的潜艇磁场模型,但是对于磁偶极子模型和椭球体模型的适用条件缺乏定量研究。利用有限元法计算得到的潜艇空间磁场近似表达实际磁场,通过与椭球体模型和磁偶极子模型的仿真比较,对2种模型的适用条件进行定量研究。     

高阶矩和条件CAPM模型的建立及实证分析

资本资产定价模型是现代金融理论的基本内容之一,但CAPM的实证分析结果不理想。本文从两种不同的角度对传统的CAPM模型进行了改进:一,在传统的CAPM模型中引入系统偏度、系统峰度等高阶矩,建立了高阶矩CAPM模型;二,为了描述Beta系数的变化,本文构造了MGARCH(1,1)模型,建立了条件CAPM模型。实证结果表明:高阶矩CAPM模型优于传统CAPM模型,条件CAPM模型的精度较高阶矩CAPM模型又有所提高。     

灰色线性回归模型在港口吞吐量预测中的应用

利用灰色模型和线性回归模型,分别基于最小二乘及有效度原理建立了两种灰色线性回归模型,并将其用于镇江港吞吐量预测,可得结论:基于最小二乘原理建立的灰色线性回归模型,预测精度优于单一的灰色模型和线性回归模型,其应作为镇江港吞吐量预测的最优模型;基于有效度原理建立的灰色线性回归模型预测精度尽管低于线性回归模型,但由于其本质上为组合模型,能综合多种信息,用于港口吞吐量预测时也具有一定的实用性.     

基于Longuet-Higgins模型的畸形波模拟方法

基于随机波浪的Longuet-Higgins模型,给出了4种模拟畸形波的数值模型:相位调制模型(部分组成波初相位相同模型和调制相位角范围模型),相位调制加聚焦模型,随机波加瞬态波模型以及改进的相位调制模型。简要介绍了各模型的优缺点。其中,随机波加瞬态波模型和改进的相位调制模型最优,实现了畸形波的定时定点和定量生成,为实验室模拟畸形波、研究畸形波的能量以及对结构物的作用奠定了基础。     

电波传播预测模型分析与研究

文章对Okumura-Hata模型、COST231一Hata模型、Egli模型三种电波传播模型进行了简要分析。通过对某地的电波传播损耗进行测量得到实测数据,与预测模型仿真结果进行对比分析,对比结果显示COST231一Hate模型与实测值最接近,并且通过对COST231一Hate模型的修正,使得修正后的模型满足高精度电波传播模型的6dB要求,适合用于预测本地的电波传播。     

舰船甲板等效动力模型分析

舰船甲板作为甲板安装设备的基础,甲板动力模型对设备承受的冲击有很大影响。利用甲板的模态信息,合理的假设条件,提出甲板单自由度等效动力模型和两自由度等效动力模型。应用德国舰船抗冲击规范BV043/85规定的正负三角波载荷,对等效模型和有限元真实甲板模型抗冲击分析,比较了有限元模型和单自由度、两自由度等效动力模型的位移、速度、加速度以及冲击反应谱。结果表明提出的等效动力模型是正确的。两自由度等效动力模型较之单自由度等效动力模型,能更加真实反映甲板高频特性。     

加筋复合材料夹层板强度子模型分析方法研究北大核心CSCD

[目的]旨在解决全局模型壳、体单元混合边界位移在子模型驱动边界上的转换加载问题。[方法]首先,以加筋复合材料夹层板为研究对象,运用Python语言对ABAQUS进行二次开发,编写边界位移的插值程序,以实现壳、体混合边界节点自由度向子模型驱动边界上的转换;然后,通过对比子模型与全局模型之间的应力、位移云图,以及各路径上的应力、位移变化曲线,验证所提出方法的正确性。[结果]结果显示,全局模型在子模型区域的位移、应力云图与子模型基本一致,子模型与全局粗网格模型的位移完全重合,应力变化趋势一致;子模型与全局细网格模型的应力误差最大不超过12.5%。[结论]所做工作可为子模型方法的应用提供参考。     

自适应粒子群优化的船舶动力定位云模型控制器设计

云模型控制理论是智能控制学科的新兴领域,因此如何扩展云模型的应用范围并使其走向工程化实用化成为云模型理论的研究重点。针对船舶运动模型具有不确定性和外部扰动随机性等特点,而云模型具有兼顾模糊性和随机性的特质,尝试将云模型应用于船舶动力定位的控制过程。为解决云模型控制器参数难以整定的问题,提出基于自适应粒子群优化算法的云模型控制器设计方法。仿真试验证明了云模型控制和粒子群优化的可行性和有效性。