基于混沌多相序列的差分混沌键控方案

在差分混沌键控方案中，由于混沌信号是非周期的，因而相关解调时得到每信息比特的能量不是恒定值，即解调结果在无键声干扰情况下也会存在偏差，从而影响通信系统的抗噪声性能。本文提出将混沌多相序列引入到差分混沌键控方案中，利用混沌多相序列的统计特性可有效解决相关解调时的偏差问题。文中给出了一类混沌多相序列的生成方案，以及该通信系统的误码特性表达式。     

Box—Jenkins传统时序建模方法的改进

讨论了目前流行的时间序列建模方法Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ特点，了相应的改进措施；这些措施不但可以保证序列平稳性要求，而且可以有效地提高原方法的精度。     

基于船期表的一种集装箱码头闸口交通需求智能预判方法

通过集装箱码头闸口交通需求源于船期表具有季节性和非线性特点的系统分析，提出基于每条班线船期表来预测其对码头闸口产生交通需求的思想，采用季节性时间序列方法处理集港车辆到达码头闸口随时间的数量分布，建立处理后的时间序列数据与预测交通量之间非线性关系的人工神经网络模型。在天津港集装箱码头闸口进行具体例子应用，证明了该方法优于传统非线性预测方法、概率分布拟合方法和季节性线性时间序列预测方法，显示其可行性。     

基于训练序列的OFDM符号同步算法研究

论文针对基于训练序列的OFDM符号同步基本算法存在的缺点,提出了两种改进算法.改进后的算法具有实现简单,计算量小,可迅速建立同步等优点.仿真结果验证了算法的有效性.     

利用DGM（1，1）模型模拟公路隧道围岩收敛变形的研究

在公路隧道新奥法设计和施工中,精确模拟预测隧道围岩收敛位移对于合理提供公路隧道设计与施工参数具有重要的意义。结合朱洋公路隧道围岩收敛变形数据的模拟,对DGM（1,1）模型在工程中的适用性进行了研究。经计算发现,有必要根据数据的特点选择不同的灰色模型来模拟;在隧道围岩收敛数据接近全指数增长时,用DGM（1,1）模型能够更精确地模拟隧道围岩收敛数据。结论对于公路隧道信息化设计和施工具有参考意义。     

基于时间序列分析的预测控制算法

在分析Turbo码的译码结构以及外部信息传递特性的基础上,从时间序列的角度分析分量译码器外部信息的传递规律,基于预测算法对Turbo码的迭代译码结构进行了改进,提出了单次预测和复次预测的改进算法。建立分量译码器的n阶多项式线性模型,将前n次迭代信息保存至线性模型中,采用多项式曲线拟合或指数拟合算法预测分量译码器第n+1次迭代的外部信息值。利用预测的外部信息值代替分量译码器第n+1次迭代的译码过程。在保证外部信息准确预测、误码率性能相近的前提下,减少了迭代次数和迭代时延,简化了译码结构。     

基于时间序列和灰色模型的交通事故预测

利用时间序列和灰色模型理论,针对北方某城市的交通事故统计数据,分别建立了自回归移动平均模型及灰色模型,并对各模型进行了步长为12的预测。通过模型对比发现：2个模型的预测绝对误差分别为23.95%和54.32%,且对于具有季节周期性特点的序列,自回归移动平均模型的预测结果与实际观测值比较吻合,说明自回归移动平均模型比灰色模型更能充分挖掘历史信息以减少预测误差,并反映数据的周期性变化,具有良好的适用性。     

基于PCA和Eros的多元时间序列聚类分析

为提高多元时间序列聚类算法的效率,将原始MTS数据线性组合形成一系列互不相关的簇,利用主元分析对每个簇的代表元素,与剩余元素的前z个主元与之间的扩展Euclid范数对选取的多元时间序列的主元进行聚类分析.理论分析和实验结果表明该算法聚类质量结果和运行时间明显优于直接利用k-均值法时的聚类结果.     

汽油机燃烧循环变动的分岔特征

对16种不同工况下的汽油机示功图进行了测量,以缸内峰值压力的试验数据为基础,应用符号时间序列分析方法,得到了汽油机燃烧循环变动的分岔特性,同时获得了汽油机燃烧循环变动随转速与负荷的变化规律。