DX—2船舶推进轴系振动计算监测分析系统

本文简要介绍了一套船舶推进轴系振动计算、监测、分析用微机程序系统。该系统可实现船舶推进轴系的扭振、纵振、横振及耦合振动计算，还可对各种振动信号及轴心轨迹信号进行监测和数据分析．     

RBF神经网络在铁路货运量预测中的应用

基于回归和时间序列模型的传统预测方法以及目前较为常用的灰色预测和BP神经网络预测方法，建立了RBF神经网络模型对全国铁路货运量进行详细分析和预测。利用铁路货运量的原始数据构造时间序列，并对时间序列进行分析和相应的处理。将处理后的数据构造为一个非线性映射，利用RBF神经网络进行逼近。利用Matlab对灰色预测、BP神经网络预测和RBF神经网络预测模型进行仿真实验，得出3种预测模型的平均相对误差，分别为7.67%、4.79%和1.31%。表明RBF神经网络预测方法的预测精度比另外两种预测方法高很多，可为铁路货运量预测研究提供方法支撑。     

多抽样率窄带FIR滤波器的实现

主要讨论了采用ＤＳＰ芯片实现的多抽样率窄带ＦＩＲ滤波器的数据流结构和控制结构。多级结构的采用，放宽了对每一个滤波器的要求，从而降低了各级滤波器的阶数。此外，多级结构还可以降低系数灵敏度和舍入噪声。实验证明，本文所讨论的ＦＩＲ滤波器的数据流结构和控制结构具有很大的灵活性。     

计划中的目标管理和时间管理

目标管理是指由较低层的管理者参与设定他们自己的目标的过程。他包括目标的设定、目标的实施及目标的完成。     

灰色预测模型在路外伤亡事故中的应用

应用灰色系统模型ＧＭ（１．１），对路外伤亡事故这一铁路运输业特有的交通事故进行预测，预测值与实际值很接近；同时随访并预测次年所发生的路外伤亡事故、伤亡人数，预测值与随访实际值相比较，其精确度分别达到９５．３７％、９４．２５％；由于此模型所需样本量少，无需典型的概率分布，计算简便和预测效果较好等优点，故今后可作为研究路外伤亡事故的有效工具。