利用Fourier级数模型预测具有非季节性周期的时间序列

文中建立时间序列模型与Fourier级数模型的混合预测模型,使模型能够有效地对具有非季节性周期的数据进行预测。结果表明:模型能较好地反映数据的周期性,也有较准确的短期外延预测效果,但模型对奇异值的拟合和预测能力还须提高。     

基于软测量技术的污垢在线监测

利用热平衡理论和流体力学的知识推导的污垢热阻软测量模型,以及设计的污垢热阻在线监测装置,对监测到的污垢热阻时间序列的数据进行Logistic拟合、多项式拟合和S函数拟合的比较,得到了换热管的污垢热阻随时间变化的数学模型,并从理论上对此模型进行了探讨,验证了此模型的正确性.     

基于灰色系统理论对舰船方位变化规律的分析

舰船方位序列是一种带有灰色信息的时间序列,灰色系统理论是处理灰色信息的有力武器。本文将灰色系统理论灵活应用到舰船目标纯方位定位和要素解算领域,解决了传统的困扰解算目标运动要素的一些难点;提出了一些新的概念和方法,如目标方位序列集的概念和采用以某一方位为间隔的各方位区间的方位值数量作为灰色聚类中的灰聚类因子的方法,既可以有效区分不同方位序列集的分类,还能据此反演得到目标速度、航向以及位置信息的大概范围。     

基于多变量GP-DE模型的隧道变形时间序列预测研究

准确预测和控制隧道变形是确保隧道工程施工安全的重点.针对目前隧道围岩变形时间序列预测的不足,文章提出了一种基于多变量高斯过程(GP)-差异进化算法(DE)的隧道变形时间序列预测方法.根据隧道自动化监测结果进行多变量相空间重构,并通过主成分分析法降低输入维数.在此基础上采用GP-DE模型进行隧道变形预测研究.以吉林省高丽...     

外汇汇率时间序列静态属性的抽取

为了能够使用现有的数据挖掘技术(例如粗糙集)对外汇汇率时间序列进行数据挖掘,必须从外汇汇率时间序列数据中抽取决定时间序列行为发展趋势的静态属性.针对外汇汇率时间序列的特殊性,给出了时间序列静态属性抽取技术的几个关键步骤,完成了从外汇汇率时间序列中抽取出静态属性,最后利用这些静态属性组成的数据库,实现了对外汇汇率时间序列比较准确的预测.     

列车部件撞击序列图像运动分析方法

为了精确分析车辆部件的撞击过程,采用变模板匹配技术,对撞击标识点进行特征识别,在对搜索区域进行运动方向和运动速度预测的基础上,提出了列车部件撞击序列图像运动分析方法。该方法不仅能显示动态变形过程及最后的残余变形,还能对特定目标或通过鼠标动态选择的目标进行标识跟踪,并计算出目标的位移、速度及加速度,然后以曲线、图表、数据等形式输出。对铝合金圆管试件的撞击序列图像的分析表明铝合金圆管的变形是从冲击端开始有序向约束端纵向进行,共形成七个皱褶,俯视图呈六边形,最大压缩量为230.9 mm,整个塑性变形过程持续64 ms,表明铝合金结构部件具备良好的塑性流动性,是比较好的车辆用吸能部件,说明该测试方法可行。     

任意随机变量序列关于广义随机选择系统的若干极限性质

采用鞅方法研究了对任意随机变量序列关于广义随机选择普遍成立的一类强极限定理,并作为推论得到了m阶马氏过程,鞅序列,鞅差序列,独立随机变量序列的一类强极限定理.把赌博系统的随机变换概念推广到任意随机变量序列,得到了任意随机变量序列随机选择与公平比的若干极限定理.     

公路路基沉降分析与预测模型病态问题研究

公路路基沉降分析与预测模型中,线性回归分析模型、时间序列分析模型、灰色系统分析模型中的病态问题会经常存在.该文对这3种模型进行了理论分析和数值模拟.通过对沉降观测资料施加干扰噪声,采用最小二乘原理,得出了3种模型中每一个参数与干扰噪声的数值关系表达式.指出在路基沉降分析和沉降预测中,用这3种模型进行建模分析时必须先检查信息矩阵A=XTX的病态程度,采取有效方法减轻矩阵的病态程度后方可使用这3种模型.     

基于LSTM的舰船运动姿态短期预测

舰船的六自由度运动状态形成复杂的非线性过程,运动姿态会受到耦合作用、不定周期、噪声信号以及混沌特性等因素的干扰,因此很难得到精确的预测结果。为了提升舰船运动姿态的预测精度,利用舰船时间序列的特点,建立了基于长短期记忆单元(LSTM)模型,对其进行了舰船姿态预测仿真,将结果与时间序列分析法的结果进行对比。实例分析表明:基于LSTM模型的预测方法具有精确度高、易实现的特点。这为舰船运动短期预测提供了一个新的思路和方法。