国际油价预测之新思想——分时间段类型研究

站在全新的角度——在不同类型的时段分别研究油价预测模型的优劣.通过小波变换对油价序列进行奇异性分析,将油价序列所处的时间段分为两类：含奇异点时段,不含奇异点时段.并在不同类型的时段分类比较多元回归模型、延迟因变量回归模型、神经网络模型的拟合预测效果,最终得出无论何时进行油价预测,在上述模型中效果最为理想的是神经网络模型.     

商品零售价格指数的非参数自回归预测模型

为了更好地捕获我国商品零售价格指数的非线性特征,本文基于局部线性估计理论,建立了我国商品零售价格指数的非参数自回归预测模型,并应用此模型对我国2004—2007年的价格指数进行了预测分析.结果表明,相对于传统的ARMA模型,非参数自回归模型能够更好地解决我国社会商品零售价格指数预测这一非线性问题,而且预测精度较高.     

Prediction-based energy-efficient target tracking protocol in wireless sensor networks

A prediction based energy-efficient target tracking protocol in wireless sensor networks (PET) was proposed for tracking a mobile target in terms of sensing and communication energy consumption. In order to maximize the lifetime of a wireless sensor network (WSN), the volume of messages and the time for neighbor discovery operations were minimized. The target was followed in a special region known as a face obtained by planarization technique in face-aware routing. An election process was conducted to choose a minimal number of appropriate sensors that are the nearest to the target and a wakeup strategy was proposed to wakeup the appropriate sensors in advance to track the target. In addition, a tracking algorithm to track a target step by step was introduced. Performance analysis and simulation results show that the proposed protocol efficiently tracks a target in WSNs and outperforms some existing protocols of target tracking with energy saving under certain ideal situations.     

浅谈气象预测在公路预防性养护中的作用

本文针对气候变化,对公路养护带来的不利影响,需联合气象预测加强预防性     

基于预测误差差值扩展的彩色图像可擦除水印

将Tian差值扩展技术应用于彩色图像,提出一种基于预测误差差值扩展的彩色图像可擦除水印算法。该算法将更小的差值扩展量分散到2个色彩分量中,同时用直方图修改法嵌入辅助信息,嵌入点由不可扩展差值的数量自适地确定。水印信号和嵌入位置由密钥决定,双密钥机制使水印更加安全。实验表明,该方法嵌入的水印不可见性好,在擦除水印后能无损地恢复原始图像。     

4维一般非线性动力系统规范形的计算

传统的规范形方法由于计算量大而且不利于计算机程序实现,很难应用于高维规范形的化简,为此,研究了4维一般非线性动力系统的规范形,以线性部分为1对双零根和1对纯虚根的Jordan标准形为例,采用改进共轭算子法,借助于Maple符号计算程序在不降维条件下,研究了动力系统的4维7阶规范形,并给出了通用的计算公式及系数对应关系.该方法易于计算机编程实现,能有效地处理高维规范形的化简.     

基于H.264/AVC的自适应快速多参考帧选择算法

在不同尺寸块编码模式下,时域和空域运动相关性对最优参考帧选取的影响是不同的.本文通过分析视频序列的统计特性和视频帧内的空间相关性,提出了一种基于运动相关性的自适应多参考帧快速选择算法.该算法根据视频序列自身特征,自适应地去除不必要的参考帧,降低编码复杂度.实验结果显示,在保证编码质量的前提下,本算法平均可以节省编码时间40%以上.     

基于模糊优选神经网络与GIS结合的流域面雨量预测方法

提出了一种模糊优选神经网络模型与地理信息系统(GIS)相结合的流域面雨量预测方法.利用GIS软件对流域点雨量进行了空间分析,作为模糊优选神经网络的期望输出对网络进行训练,从而在流域面雨量与各站点观测雨量之间建立映射关系.新的点雨量观测数据输入训练好的网络,即可快捷得到本次降雨流域面雨量.     

基于免疫遗传算法的煤与瓦斯突出预测研究

根据影响煤与瓦斯突出的各个因素与突出强度之间存在的复杂的非线性映射关系,建立了突出强度预测的BP网络模型.针对BP网络收敛速度慢和易陷入局部极小值及基于遗传算法的BP网络易出现未成熟收敛问题,提出了一种基于免疫遗传算法(IGA)的BP网络,即利用IGA实现对BP网络的优化.IGA在遗传算法(GA)的基础上引入生物免疫系统中的多样性保持机制和抗体浓度调节机制,有效地克服了GA算法的搜索效率低、个体多样性差及早熟现象,提高了算法的收敛性能.结果表明:将基于IGA的BP网络应用于煤与瓦斯突出强度预测,该算法设计的BP网络具有较快的收敛速度和较强的全局收敛性能,在煤与瓦斯突出预测中取得了良好效果.     

基于CYT资料的储层岩石特性参数定量预测

介绍了空间源直接探矿仪(CYT)岩性探测原理,探讨了用探测资料预测储层岩石特性参数的可行性.利用天然低频电磁波作场源,获取地下不同深度岩性综合能量值,经计算机处理来预测储层岩石特性参数;导出了预测孔隙喉道平均半径、毛细管迂曲度、孔隙度和渗透率的理论模型.2个现场验证实例对比分析表明,用CYT资料预测储层岩石特性参数是可行的,储层岩石特性参数预测符合率总体为75.8%,误差为24.2%,预测误差达到24.2%的主要原因是实例井探测层段的地层倾角较大.