BP神经网络在航道网总运量预测中的应用

在对神经网络算法进行分析的基础上,以区域历年货运量值为样本,构造时间序列法的神经网络预测模型,并预测区域航道网总运量。     

基于Petri网产品拆卸模型的研究

废弃产品的拆卸回收是绿色再制造的中心问题。在众多的拆卸序列中，存在着成本／效益的优化问题。本文提出了一种新的基于Petri网的拆卸优化模型，其中各参数的物理意义明确，运用线性规划可得出优化解。给出一种气动铣夹具实例，其拆卸序列较多、应用的材料具有多样性，可用来说明本文提出的方法切实可行，具有工程应用的价值。     

基于广义正交码的时频多载波CDMA系统研究

本课题对GO以及LS序列这一类广义正交序列（或者成为零相关序列）的理论界进行了分析并取得了重要结果，同时将研究扩展到了无碰撞区（NHZ）跳频序列的理论界分析以及序列设计，根据相关内容完成的论文已发表或投递。     

直接序列扩频通信MALAB仿真

本文首先阐述了扩频通信的基本原理和理论依据,重点介绍了直接序列扩频通信系统的工作原理,最后用MATLAB软件对其通信过程进行了仿真.     

提高GPS定位精度的新方法

提出了一种提高ＧＰＳ定位精度的新方法。用该方法可以准确地对ＧＰＳ定位数据进行建模和一步预测，在此基础上通过自适应滤能够提高ＧＰＳ定位精度３－５倍。定点实时数据处理证明了此方法的有效性。     

S.Chowla的一个猜想的几点注记

本文给出如下几点注记：首先指出乐茂华文“Ｂａｋｅｒ方法应用（ｘ），长沙铁道学院学报，２（１９９３）”中主要定理证明不完善，其次，本文指出这一猜想可由Ｓｈｏｒｅｙ和Ｓｔｅｗａｒｔ１９８３年的一个结果简单导出，最后本文提出了两个自然的尚未解决开的问题。     

基于混沌时间序列LS-SVM的车用锂离子电池SOC预测研究

对锂离子电池动力学系统进行了非线性特性分析,并判别了其混沌特性。采用相空间重构技术恢复锂离子电池动力学系统原有的混沌特性,得到多维状态空间的时间序列,利用LS-SVM模型对重构后的时间序列进行预测,获得荷电状态(State of Charge,SOC)的预测值。仿真结果表明:与BP神经网络预测模型相比,该预测方法具有较高的预测精度和较好的适应性,对实际应用具有一定的指导意义。     

车载T-Box主电实时检测方法

为保证车载T-Box工作的连续性和稳定性,当主供电系统故障时需要在主备电之间实现无缝自动切换,对主供电电源必须实施精准检测。本文提出一种车载T-Box主电实时检测方法,详细分析其原理和执行过程,运用到实际产品中并通过验证,从而实现了采用硬件方式实时检测主供电状态,达到了与备电之间无缝切换的目的。     

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。