有限总体中的条件最优线性无偏预测

研究了有限总体中的预测问题，给出了条件线性无偏预测的定义，并得到了唯一条件最优线性无偏预测函数。     

基于岭回归-马氏距离的隧道围岩分类预测方法的研究

基于岭回归与马氏距离判别法的基本原理,选取岩石质量指标RQD、完整性系数Kv、单轴饱和抗压强度Rw、纵波波速Vp、弹性抗力系数Ko和结构面摩擦系数f作为评价指标,通过岭回归分析确定其权重系数,根据权重系数的大小剔除权重较小的指标,最终采用Rw,Ko和f建立马氏距离判别模型,并利用广东省某隧道工程进行模型检验。结果表明：岭回归-马氏距离判别法预测结果与实际相吻合,从而验证了岭回归-马氏距离判别法用于围岩分类预测是可行的。最后,运用建立的岭回归-马氏距离判别模型对东深供水改造工程隧洞围岩进行预测,经计算分析发现,所选洞段围岩判别结果与《水工隧洞设计规范》（SL279-2002）的分类结果一致,进一步证明了该方法用于隧道围岩分类预测的合理性及有效性。     

增长曲线模型中的条件最优线性无偏预测

研究了带线性等式约束下增长曲线模型中条件可预测变量的最优预测。考虑了一类特殊的预测函数:Φ-线性预测函数,给出了条件Φ-线性可预测变量和条件最优Φ-线性无偏预测的定义。在一定条件下分别得到了条件最优线性无偏预测和条件最优Φ-线性无偏预测,并证明了它们在几乎处处意义下的唯一性。     

高速公路交通流参数实时预测AML法

探讨了用于高速公路交通流参数实时预测类型，提出了交通流参数的线性神经网络方法，且利用该法对交通量、时间占有率和点速度的实时预测进行了应用性研究。     

高速公路交通流参数实时预测AML法

探讨了用于高速公路交通流参数实时预测类型,提出了交通流参数的线性神经网络方法,且利用该法对交通量、时间占有率和点速度的实时预测进行了应用性研究.     

灰色理论及其组合模型在交通运量预测中的运用

在灰色预测理论与方法中，由于利用累加生成手段和微分方程描述的灰色模型，在一定预测时段内具有良好的预测精度和实用性，为将误差降到最小，本文以误差平方和最小为目标函数，利用拉格朗日乘数，确定出灰色模型与一元线性回归模型的最优组合权数，结果表明其组合模型比灰色模型与一元线性回归模型单独使用时有更高精度，故对交通运量预测工作有较强的应用价值。     

基于模糊线性回归模型的公路货运量预测方法

确定了公路货运量的影响因素分别为GDP、人口数量、社会消费零售总额和农副产品产值,构建了基于模糊线性回归模型的公路货运量预测方法。以延安市公路货运枢纽规划为实例,1995～2004年的货运统计量作为因变量,确定了模型的模糊系数。以2005～2010年的货运统计量作为验证值,分析了模型的拟合精度,并将模糊线性回归模型的预测结果与指数平滑法、灰色模型、弹性系数法3种常见预测方法的预测结果进行比较。研究结果表明:在模糊线性回归模型中,t检验的平均值为0.673 07,说明预测值与实际值差异不显著,模型预测效果较好;4种方法的平均相对误差分别为0.073 1、0.100 3、0.167 8、0.232 9,可见,本文方法误差最小。     

线性回归预测与控制在物流作业成本法中的应用

首先介绍了物流作业成本法，分析了物流成本的作业构成以及物流作业与物流成本的相关关系，引入线性回归预测与控制原理不定期预测物流作业成本和控制物流作业量，同时讨论了多作业物流作业成本的计算、预测和作业量的优化控制基本原理。通过实例验证了线性回归预测与控制原理对多作业物流作业成本的计算、预测和对作业量的优化控制的正确性，该原理对物流成本管理与决策具有一定的参考价值。     

船舶碰撞概率的广义线性预测模型研究

根据Logistic模型基本原理建立事故概率预测模型,并对事故概率进行预测。通过模型预测结果与实际值对比,得出利用广义线性预测模型对事故概率进行预测具有一定可信度。     

线性回归预测与控制在物流作业成本法中的应用

首先介绍了物流作业成本法,分析了物流成本的作业构成以及物流作业与物流成本的相关关系,引入线性回归预测与控制原理来预测物流作业成本和控制物流作业量.同时讨论了多作业物流作业成本的计算、预测和作业量的优化控制基本原理.通过实例验证了线性回归预测与控制原理对多作业物流作业成本的计算、预测和对作业量的优化控制的正确性,该原理对物流成本管理与决策具有一定的参考价值.     

隧道变形预测的灰色模型研究

隧道变形预测对隧道施工监测具有重要的意义．考虑到隧道变形的非线性,采用灰色系统理论来模拟和预测隧道的变形．用灰色等时距GM（1,1）模型、新陈代谢GM（1,1）模型及Verhulst模型这三种常见的模型来预测隧道拱项下沉量,从而提出了新陈代谢GM（1,1）模型的适用性,能反映隧道施工动态的过程．     

详解用线元法计算公路中线坐标

阐明了线元法的概念及意义,介绍了利用线元法计算公路中线坐标的过程及Gauss-Lgendre公式的计算方法。     

基于神经网络的路口交通流转向比预测

为了预测路口交通信号控制所需的转向交通流量,提出了基于改进BP(back-propagation)神经网络的路口交通流转向比预测模型,给出了相应参数的计算方法;采用自适应学习率和动量梯度下降法以提高神经网络的学习速度和算法的可靠性,并用调查数据对模型进行了检验.研究结果表明,与传统的平均值法相比,用所提出的模型,平均绝对相对误差减小约1%~3%.     

三维地震波层析成像技术在隧道超前地质预报中的应用

超前地质预报是隧道施工中不可或缺的必要步骤,是降低施工过程地质灾害发生、减少灾害损失的重要手段.三维地震波层析成像技术是利用地震波反射原理,采用地震层析成像及全息岩土成像技术的新型超前地质预报技术,在国内应用较少.文中介绍了三维地震波层析成像技术的工作原理及方法,并结合工程地质类比法,对新建大瑞铁路尖山岭隧道进行了超前地质预报.研究结果表明,三维地震波层析成像技术对隧道超前地质预报效果良好,准确率达到90%.     

An Approach to Hide Secret Speech Information

Introduction Informationhidingasacommunicationprob-lem[1]canbeadoptedtoprotectthesecurityofme-dia(signal)andchannelofcommunication.Media securityisrelativetocopyrightprotectionofdigital media,i.e.watermarking.Channelsecurityasso-ciateswithsecurecommunication.Mostresearch todaylayparticularstressontheformer,whilelit-tleattentionispaidtothelatter.Thispaperisfo-cusedonthesecurityofcommunicationchannel,proposesanapproachofreal-timespeechsecure communicationbasedonthetechniqueinformation hiding.Th…     

线性计划方法及其应用研究

CPM作为十分有用的计划技术在建筑业得到了广泛的使用,但也存在一些不足．而线性计划方法作为一种新的计划技术,针对诸如高速公路、铁路工程等线状工程项目的特点,是编制其进度计划十分有效的工具,但目前在理论和应用研究方面还存在许多不足．因而,文章介绍了线性计划方法并对该方法提出了一些改进．同时,通过案例介绍了线性进度计划的绘制方法和步骤．     

基于小波变换和线性判别分析的人脸识别方法

提出了将人脸图像的小波分解和线性判别分析结合以达到人脸识别的方法.首先对人脸图像作小波分解,并将分解后的低频系数进行线性判别分析进一步降低人脸特征向量的维数,最后利用最近邻分类器进行分类识别.实验表明,该方法的正确识别率高于传统的特征脸识别方法.     

基于BP神经网络的人口预测方法研究

对人口数量的准确预测可以为制定社会经济可持续发展计划提供重要依据.文中将BP神经网络应用于人口预测,采用Matlab的神经网络工具箱函数建立神经网络预测模型,运用该模型对2002年至2015年全国乡镇人口中0~17岁年龄段的人口进行了预测.实践证明,该模型编程简单,还能克服常规语言建立预测模型存在的模型复杂、训练时间长等缺点.     

隧道地质预报方法与不良地质施工措施

本文介绍了隧道及地下工程施工中常用的地质超前预报方法，并对其中物探方法进行取舍，采用被实践证明行之有效的方法，摈弃费用昂贵、效果不明显的物探手段。此外，还介绍了隧道施工中对各种不良地质的处理措施。     

基于图像显著性特征的交通标志注视点预测方法

基于图像显著性特征对交通标志的驾驶员注视点进行了预测。以L t ti的视觉注意模型为基础,通过高斯金字塔的生成、多通道图像特征的提取及特征图的生成以及显著性图的生成等步骤,建立了针对交通标志的注视点预测模型。以眼动仪为手段,对模型进行了验证。以相似度和线性距离两项指标对模型精度作了评价,实验结果显示,该模型对复杂交通标志的注视点预测具有良好的精度。