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1.
月表环境无线电波传播分段预测模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对经典无线电波传播模型不适用于月球特殊的传播环境问题,提出一种月表环境下电波传播损耗分段预测模型。该模型首先建立包含自由空间段、月面反射段和月球绕射段的理想分段预测模型,并给出不同区间内传播损耗预测算法,然后考虑传播路径剖面上多重障碍物导致的额外损耗,以及其对分段区间参数的修正方法。将其应用于美国国家航天局提供的月表实际场景,仿真结果表明该模型预测结果与“阿波罗”登月工程获得的实测数据非常吻合,可用于辅助月表无线通信系统的参数设计和性能评估。  相似文献   
2.
为实现科学、安全供水,建立精度高、可靠性强的城市日用水量预测模型,分别运用单指数平滑法、灰色预测方法、BP神经网络三种方法,对A市进行城市日用水量预测,并具体分析了各种方法的优缺点及适用范围.通过优化对比分析,当基础数据较完善时,BP神经网络预测模型精度较高,能较好地满足预测要求.  相似文献   
3.
温度是温室内作物生长的关键环境因素,准确预测出温室内温度的变化对温室管理有着重要意义。为了提高预测精度,提出了基于鲸鱼优化算法(WOA)优化RBF神经网络的温室温度预测模型,通过鲸鱼优化算法对RBF神经网络的输出层的神经元线性权重、隐藏层的神经元中心点和隐藏层的高斯核宽度进行寻优,得到最优参数,最终得到优化后的输出结果。实验证明,与未优化的RBF神经网络预测模型相比,WOA-RBF神经网络温室温度预测模型得到的结果误差更小,平均绝对误差(MAE),均方误差(MSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别为0.478、0.346和0.588,与未优化的RBF神经网络预测模型相比分别提升了9.1%、32.7%和18.0%。  相似文献   
4.
为了提高转炉终点钢水磷含量预测的准确性,分析了钢水温度、渣氧化性及渣碱度等相关参数对脱磷的影响,优化了磷含量预测模型的系统流程、模型计算和参数自学习。该模型优化后,转炉终点钢水磷含量预测值准确性得到提高,转炉平均取样时间缩短1.2 min/炉,提高了生产效率,减少了生产质量事故。  相似文献   
5.
为探究月饼在不同贮藏温度下的品质变化,以预测月饼经运输与贮藏流通后准确的保质期,研究了22、37℃和47℃恒温条件下月饼酸价的变化规律,采用Arrhenius方程结合食品TTT理论构建变温条件下基于酸价的月饼保质期预测模型,并模拟变温流通过程来验证模型的准确性。结果发现,月饼酸价的变化规律符合一级动力学方程,建立的月饼变温保质期预测模型的相对误差在5%以内,说明该预测模型能够拟合实际情况下月饼酸价的变化情况,并能够准确预测月饼变温流通环节中的剩余保质期。  相似文献   
6.
《Planning》2016,(12)
通过建立酶传感器-人工神经网络模型,实现对大马哈鱼皮明胶酶解进程的在线监控。采用大马哈鱼皮为原料制备明胶并用胰蛋白酶和碱性蛋白酶组成的复合酶对其进行酶解,分析不同的复合酶质量浓度和比例对水解度和水解液中游离氨基酸质量浓度的影响。以胰蛋白酶质量浓度、碱性蛋白酶质量浓度、底物质量浓度、游离谷氨酸和赖氨酸作为输入参数,水解度作为输出参数,建立酶传感器-人工神经网络预测模型。结果表明:在一定的复合酶酶解条件下,酶解液中游离谷氨酸和赖氨酸含量与其水解度具有显著的相关关系。因此,建立了复合酶酶解体系下游离谷氨酸和赖氨酸质量浓度的酶生物传感器-人工神经网络预测模型。该模型水解度样本值与拟合值的R~2值为0.998,拟合误差为0~4%,平均误差值为0.56%,对样本值拟合度很高。验证实验的相对误差为2.24%~4.66%,实现了大马哈鱼皮明胶在复合酶酶解体系下水解反应进程的预测。  相似文献   
7.
为研究奇亚籽油贮藏稳定性,以液压法制备的奇亚籽油为原料,探讨贮藏温度、氧气和光照条件对奇亚籽油过氧化值、酸价、K232、K268和TBA的影响,并应用一级动力学模型结合Arrhenius方程建立过氧化值、酸价两个氧化指标随贮藏温度、贮藏时间变化的货架期预测模型,预测奇亚籽油的货架期。结果表明:奇亚籽油的氧化稳定性受光照、氧气和温度的影响,在避光、密封、低温的贮藏条件下能有效降低过氧化值、酸价等的增长速率,延长贮藏时间;通过模型推算可得出密封、避光条件下奇亚籽油在25℃条件下的货架期为94 d。  相似文献   
8.
传统动态谐波状态估计的卡尔曼滤波预测步通常以单位阵构建状态空间模型,同时将系统噪声协方差矩阵假设为常数阵,从而导致动态估计预测精度降低,影响动态状态估计模型的滤波性能。为了准确建立谐波状态的空间模型,提出一种基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的时序预测方法。通过大量历史数据离线训练模拟复杂的状态转移过程,基于历史时刻的滤波估计值预测当前时刻的谐波状态量,有效提高无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)中预测模型精度。在改进IEEE34节点三相不平衡系统上进行了测试分析。与传统算法进行对比,结果证明所提出的方法在谐波状态估计精度和鲁棒性方面均表现更好。  相似文献   
9.
为了更加准确、灵活地预测光伏发电系统的输出功率,提出了基于多元自适应回归样条(MARS)的光伏系统输出功率预测方法。通过对该算法的原理进行分析,确定了模型分析流程,并介绍了数据来源。其次,以气温、日照时间等因素作为自变量,对MARS模型进行了分析研究,确定了光伏功率预测时的仿真模型。最后,将提出的预测方法与现有的预测方法进行了对比。通过训练数据以及测试数据对比分析各种方法的RMSE、MAD和MAPE,并根据历史数据预测光伏日输出功率。通过对比证实了MARS模型比其他模型更能准确预测光伏系统的输出功率。  相似文献   
10.
为解决风光互补并网发电功率预测问题,针对前馈(BP)神经网络容易陷入局部最优而导致预测精度降低的问题,提出了一种自适应樽海鞘算法(ASSA)优化BP神经网络的风光互补并网发电功率预测模型。首先,在标准的樽海鞘算法(SSA)中引入动态权重策略和变异算子构建ASSA。其次,引入BP神经网络算法,构建BP神经网络的风光互补并网发电功率预测模型。最后,通过ASSA算法优化BP神经网络的权值和阈值,提出ASSA-BP的风光互补并网发电功率预测模型。仿真结果表明,利用ASSA-BP模型预测发电功率数据的相对误差小于BP模型预测数据的相对误差。ASSA-BP和SSA-BP的模型平均绝对误差数值更小,ASSA-BP模型的平均绝对误差最小,ASSA-BP模型的预测稳定性最强。该预测模型较传统风光互补并网发电功率预测方法有更高的精确度。  相似文献   
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