基于虚拟状态变量的卡尔曼滤波瓦斯涌出量预测

为了在煤矿瓦斯涌出量相关影响因素的作用发生改变时,还能够准确预测瓦斯涌出量,提出一种基于虚拟状态变量的卡尔曼滤波预测方法。将相关影响因素通过能够识别瓦斯涌出量模型的非线性网络进行映射,用所得到的输出向量作为虚拟状态变量,提出预测残差方差比检验方法,计算虚拟状态变量的最佳维数,确定能够反映当前瓦斯涌出量的最小样本个数的储量样本。采用基于储量样本计算得到具有最佳维数的虚拟状态变量,建立卡尔曼滤波瓦斯涌出量预测模型。结果表明：对于瓦斯涌出量相关因素作用发生变化的情形,采用固定的训练样本和网络结构建立的基于人工神经网络的预测方法,预测结果的平均误差为5.82%,最大误差为16.56%,采用动态调整的虚拟状态变量建立的卡尔曼滤波预测方法具有较好的跟踪能力和反应速度,预测性能明显改善,其平均误差为0.94%,最大误差为2.08%,表明所建议的方法是可行和有效的。     

员工创新工作行为的研究述评与展望

综述了员工创新工作行为的概念、测评方法、影响因素和作用机制等方面的研究进展, 构建了该领域的整体研究框架, 指出工作情感与角色认同等心理状态变量对员工创新工作行为的作用机制是未来值得深人探讨的研究方向.     

基于EnKS和SWAT模型的闽江流域径流数据同化

地表水文过程中观测变量对状态变量的响应存在时间滞后性,为提高径流数据同化的精度,以闽江流域为研究区,基于集合卡尔曼平滑器（EnKS）和SWAT模型,构建径流数据同化方案,并与集合卡尔曼滤波（EnKF）方法进行对比,评价不同同化模型的精度,分析数据同化对不同径流分量的影响。结果表明：EnKS最优时间窗口长度在不同水文周期、流域存在差异;考虑水文模型的时间滞后性可以有效提高模型的同化精度,对比EnKF方法,EnKS方法的纳什效率系数(NSE)在七里街、沙县、竹岐3个站点上分别提升了0.03、0.12、0.03,均方根误差(RMSE)分别减小了7.43%、26.81%、4.25%;数据同化方法对不同径流分量的改进程度存在空间异质性和时间异质性,在高渗透率土壤和陡坡区域EnKS方法能使壤中流获得更显著的改进,丰水期EnKS方法对地表径流的改进较枯水期更明显。     

模拟进化型跨导滤波器的研究

给出一种模拟进化型跨导滤波器的硬件结构,介绍了此进化型硬件的基本工作原理,提出了一种改进的自适应遗传算法,构造了适合滤波器参数进化的适应度函数,有效地解决了遗传算法的全局收敛性问题和收敛速度缓慢的弊病.在高Q值的状态变量跨导滤波器的设计中,采用级联法所构成的四阶状态变量跨导滤波器能够满足其在阻带、通带以及过渡带方面的性能要求.仿真结果显示进化的参数数值与理论结果符合得非常好.     

潮流方程线性化误差分析及最优状态空间选取

线性潮流方程广泛应用于经济调度、规划优化、概率分析等场景中,不同线性潮流方程的根本差别在于"状态变量函数形式"的选取。从一般的线性潮流方程出发,将潮流方程线性化误差分解为电压相角和电压幅值相关的线性化误差,通过理论推导及数值分析,提出一种潮流方程状态空间变换的归一化分析方法,得到潮流方程线性化误差的一般特性,给出常用状态变量函数形式下潮流方程线性化误差的分布规律。基于上述理论,设计一种潮流方程最优状态空间的选取方法,并对实际应用场景中选择最优的线性潮流模型进行分析。     

状态变量迭代法分析结构动力响应问题

在分析了状态变量法主要特点的基础上 ,建立了结构动力响应分析的状态变量方程 ,使用状态变量迭代计算格式来计算结构的动力响应量。文中给出了数值算例 ,由数值结果表明 ,状态变量法具有计算量少 ,效率高和精度好的一些特点。     

有限元分析

有限元分析(FEA,Finite Element Analysis)是用较简单的问题代替复杂问题后再求解。它将求解域看成是由许多称为有限元的小的互连子域组成,对每一单元假定一个合适的(较简单的)近似解,然后推导求解这个域总的满足条件(如结构的平衡条件),从而得到问题的解。这个解不是准确解,而是近似解,因为实际问题被较简单的问题所代替。由于大多数实际问题难以得到     

一种基于加性潜变量的扩维卡尔曼滤波方法

现有面对非线性系统所设计的卡尔曼滤波器的性能常随着非线性程度的增强而逐步退化。为了弥补扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波在线性化过程中的不足之处，文中针对一类由线性项和非线性项累加组成的强非线性系统，建立了一种基于潜变量的扩维卡尔曼滤波方法。该方法将非线性项定义为原始系统的潜变量，并建立了关于潜变量的线性动态关联模型，将潜变量扩维到系统原始的状态变量中，从而建立以原始变量和潜变量为基础的线性系统模型。最后设计出该类系统的高阶扩维卡尔曼滤波器，并经过MATLAB仿真验证了新设计滤波器的有效性与准确性。     

状态变量法在智能仪器监控程序中的应用

提出了编写智能仪器监控程序遇到的问题，讨论了状态变量法和应用状态变量法编写监控程序时考虑的几点原则，并通过应用实例得出状态变量法的特点和适合应用的场合。