基于灰色系统的大学生就业率预测

大学生就业受到经济、政策等多种因素的影响,使得当前大学生就业率预测误差大,为了解决该难题,设计基于灰色系统的大学生就业率预测方法。首先,对当前大学生就业率预测研究现状进行分析,找到引起误差的原因;然后,收集大学生就业率的历史数据,通过灰色系统对大学生就业率变化特点进行拟合,建立大学生就业率预测模型;最后,采用大学生就业率数据实现仿真测试。结果表明,灰色系统可以反映大学生就业率变化特点,获得了高精度的大学生就业率预测结果,预测误差远远小于当前其他大学生就业率预测方法,预测结果可以为大学就业管理部门提供一定的参考信息。     

基于时域特征的故障行波灰色残差修正组合预测算法

针对传统故障行波灰色残差修正组合预测算法存在行波检测性能较差的问题,设计一种基于时域特征的故障行波灰色残差修正组合预测算法,对故障行波数据实施预处理,包括数据平滑处理、归一化处理、空穴填补、平稳化处理、失真数据查找与修正,利用处理后的故障行波数据,基于故障行波的时域特征对故障行波实施故障行波波形变化跟踪,通过TEO能量...     

基于灰色模型和混沌时间序列的卫星钟差预测算法

为了提高非线性卫星钟差预测的精度,降低单一钟差预测模型对钟差预测的风险,提出了一种组合模型的卫星钟差预测算法.该算法首先采用db1小波对卫星钟差序列进行3层多分辨率分解和单支重构,得到一个趋势分量和三个细节分量,然后运用灰色预测模型对重构后的趋势分量和混沌一阶加权局域预测法对重构后的细节分量分别进行预测,最后将各分量预测结果相加后得到总的钟差预测值.以GPS卫星钟差数据做算例分析,在6小时的钟差预测中,算法绝对误差最大值比单一的灰色预测模型误差小1.3ns以上.将该组合预测模型用于非线性卫星钟差预测中,可以提高钟差预测的精度和可靠性.     

基于EXCEL VBA的灰色数列预测程序实现

本文利用VBA在EXCEL下编写宏程序,实现数列灰色预测,并选取02年至09年《中国体育事业统计年鉴》中我国运动员在奥运会、亚运会、各类世界锦标赛中获得世界冠军的个数作为原始数据列,对2010年至2013年获运动员世界冠军的个数进行验证性预测。     

基于灰色预测容错时钟同步算法

针对分布式实时系统中无主式时钟同步存在时钟拜占庭故障和节点通信链路丢失故障的问题,文中提出一种基于灰色预测容错时钟同步算法。该算法基于广播式通信网络LL模型,使用GM(1,1)的灰色预测方法对前轮次的校正偏差值进行分析,从而预测出该节点在故障伦次中的校正偏差值,再通过计算得到修正值。实验结果表明,文中提出的灰色预测算法能够容忍拜占庭故障,同时可克服节点通信链路丢失故障带来的问题,提升了FTA算法的普适性。通过数据对比分析结果表明,该算法的时钟同步精密度相比于原始算法提高了24.3%;相较于其他算法,文中算法在复杂度上也有一定的优势。     

基于灰色预测方法广州市垃圾预测与分析

通过对广州市生活垃圾产生量及其相关因子进行灰色关联度分析,发现人口变化与垃圾产生量关系最为密切,并建立灰色预测G(M1,1)模型,预测出2016年广州市生活垃圾产生量将达到446.32万吨,模型通过检验,具有一定的可行性和适用性,为广州市垃圾的分析预测和环境规划管理提供了定量依据。     

基于加权缓冲算子的灰色预测

电力负荷预测对于电力系统的经济稳定运行具有至关重要的作用。传统的灰色预测模型,原始数据对于预测数据的贡献率是一样的,这与越接近预测时间的数据对预测值的影响越大有悖。因此采用加权缓冲算子处理方法对原始数据进行处理可以解决此类问题。经过实例分析,这种方法确实可以提高预测的精度。     

基于灰色神经网络的车轮多边形阶次预测

针对于车轮多边形阶次发展趋势,运用高精度车轮周向不平顺检测设备进行测量,整合检测到的历史数据,提出了一种基于灰色神经网络的车轮多边形阶次预测模型。该模型充分运用了灰色模型计算量小,不需要大量样本数据的特点以及BP神经网络较强的非线性映射能力,利用该模型对车轮周向每个采样点的不平顺数据进行预测,再通过离散傅里叶变换和滤波处理得出该车轮各个阶次的粗糙度等级,以此来判断车轮多边形阶次的发展,较大程度上解决目前车轮镟修不及时等问题。     

基于等维新息的GM(2,1)递推预测模型

针对GM(2,1)白化方程的解影响其预测精度的问题,提出了一种新的预测模型——等维新息GM(2,1)递推预测模型.该模型通过其灰色微分方程推导出GM(2,1)递推预测模型的表达式,避免了对二阶白化方程进行求解,同时解决了差分方程与微分方程之间因转换而产生误差的问题,并结合等维新息的思想更新GM(2,1)递推预测模型的参数.最后通过实例验证了所提等维新息GM(2,1)递推预测模型的有效性和实用性.     

基于C++的常微分方程欧拉解法的误差分析

工程计算中常微分方程的欧拉解法存在一定的误差，而实际往往要求其满足一定的精度。以工程中的一个常微分方程为例，运用C＋＋程序对其欧拉解法的误差进行分析。     

摆式陀螺寻北仪的大偏北角运动特性分析

利用欧拉法建立了摆式陀螺寻北仪的运动方程,并根据摆式陀螺寻北仪的结构特点对运动方程进行部分线性化处理,得到了反映摆式陀螺寻北仪在大偏北角情况下不规则进动规律的二阶非线性微分方程组;根据李雅普诺夫稳定性理论对微分方程进行了定性分析,找出了摆式陀螺寻北仪在大偏北角运动时的平衡位置,分析结果表明,真北方向是摆式陀螺寻北仪唯一稳定的平衡位置。     

基于偏微分方程的红外弱小目标检测技术研究

针对复杂背景下红外弱小目标信杂比低,容易淹没在背景中,无法分离的特点,利用图像的二阶微分信息,依据偏微分扩散方程预测背景。首先利用高斯模板平滑图像,弱化强边缘对目标检测的影响,随后通过偏微分方程预测背景,得出残差图,根据统计直方图的像素数确定分割阈值,分离目标,最后多帧确认剔除虚警点,输出目标运动轨迹。结果显示该方法成功地将背景的二维熵抑制到原始背景的1/4,目标的检测概率保持在94.6%。     

基于微分方程解法的MATLAB函数实现离散LTI系统响应

针对信号系统中求解离散系统和连续系统响应不统一性问题,本文研究了求解离散系统和连续系统响应间的共性,为了能够用像求解连续系统响应的方法解决离散系统响应,提出了通过对离散系统进行简单的变换利用解决连续系统响应的方法解决离散系统响应的方法,并利用MATLAB实现其函数化,进而可以利用此MATLAB函数实现微分方程解差分方程的问题。仿真结果表明,此方法可以很好的应用到离散系统求解响应和求解差分方程中。     

接收DBF雷达系统校正技术

接收波束形成的关键技术之一是接收校正,校正精度直接影响形成波束的副瓣电平,文章详细介绍校正的原理、方法及相关参数的取得.用试验数据取得的相关校正参数,对测试信号扫描形成垂直波瓣,其副瓣电平低于设计的39dB,说明该校正方法获得了满意的校正结果.     

关于MPEG-2空域时域自适应错误隐藏算法

MPEG-2的压缩算法,由于采用可变字长编码使得其对信道错误十分敏感,即使单比特错误都有可能导致图像质量的严重下降,使部分或整条信息丢失。在解码端的错误隐藏技术是解决这个问题的有效方法之一。该文基于图像像素间的最大光滑连接,利用丢失宏块的邻域宏块的全部信息,导出了加权内插的错误隐藏公式。提出了一种自适应的错误隐藏方法,序列中的第一帧使用空域信息重构丢失的区域,其它帧使用本文建议的空域时域自适应错误隐藏方法。仿真实验的结果表明本文建议的算法优于一些传统算法。     

基于PDE去鬼影的自适应非均匀性校正算法研究

针对基于场景的自适应校正算法普遍存在鬼影的问题, 分析了神经网络算法(NN-NUC)产生鬼影的原因,并在此基础上提出了用基于偏微分方程(PDE)的非线性滤波方法取代NN-NUC算法中邻域平均的方法来获取期望图像,从而减少边缘像素误差,达到消除鬼影的目的.采用实际采集的红外图像进行实验,结果表明,很好地消除了鬼影.与已有的几种去鬼影的方法相比,具有更快的收敛性.     

基于PDE的非线性图像去噪与增强

应用偏微分理论,提出一种改进的基于偏微分方程的非线性图像去噪与增强方法,对传统的P-M非线性扩散模型进行改进。首先将图像变换到梯度域,然后通过改变梯度域扩散函数来达到去噪和增强的目的。与以往的时域和频域图像去噪方法相比,本文方法不仅能有效去除噪声,还能很好地保留图像的纹理细节。文章采用有限差分法将偏微分方程离散化,并结合热方程简化计算复杂度,从而实现简单快速的计算过程,为实时的图像去噪与增强处理提供保证。