基于蚁群算法的电力负荷组合预测

为了提高负荷预测的准确性,引入了优化组合预测模型,将几个电力负荷预测模型有机地结合起来,通过综合各个预测模型的优点,得出更为准确的结果。文中采用改进蚁群算法作为优化方法,并用实例证明,基于改进蚁群算法的电力负荷组合预测方法,运算速度快,预测精度高,相对误差小,有一定的实用价值。     

基于RSA算法的扩展算法

RSA的安全性是依据大整数分解的困难性而设计的。RSA公开密钥加密体制中n为2个大素数的乘积,即针对n=pq（p,q为大素数）的大整数分解,这里介绍了RSA算法的扩展算法的加密和解密原理,即针对n=p1,p2,…,pr（p1,p2,…,pr为大素数）的大整数分解。通过扩展素因子的个数达到RSA算法的安全性。比较RSA算法,扩展的RSA算法不仅可用于数据加密解密,也可用于数字签名。利用扩展的RSA算法实现数字签名也具有较高的安全性和可靠性。     

基于蚁群聚类项目评分预测的推荐算法研究

针对数据稀疏性问题,提出基于蚁群聚类的项目评分预测方法.在对Web日志分析基础上将用户聚类,针对目标用户的未评分项目,找到目标用户的若干最近邻类簇,利用类簇内其他用户对目标项目的评分预测未评分项目的评分,从而达到降低数据稀疏性目的.最后,结合协同过滤思想设计了相应的推荐算法,并用从自主开发的旅游电子商务网站上收集的数据进行试验仿真.实验结果表明,与其它缓解数据稀疏性的方法相比,文中的方法显著提高了推荐精度.     

基于PSO-BP算法的神经网络模型预测策略研究

在非线性模型预测中,往往难以获得精确的非线性数学模型,从而对预测精度造成一定的影响。该文将粒子群算法与BP算法相结合,提出了一种PSO-BP算法,改进了BP算法的不足,并将其应用于神经网络模型预测当中,提高了非线性模型预测的精度。     

基于蚁群算法优化BP神经网络的政务云网络态势预测研究

针对常规BP神经网络预测模型存在的预测精度低、收敛速度慢等问题,给出一种蚁群优化BP神经网络预测模型,用于政务云的网络安全态势预测。同时,对蚁群算法的信息素更新规则进行改进,并将改进后的蚁群算法应用于BP神经网络权值和阈值的优化,得到BP神经网络预测模型的最优权值和阈值,并将最优权值和阈值用于BP神经网络训练和预测。实验仿真结果表明,与传统BP神经网络安全预测模型相比,采用优化后的模型进行网络安全态势预测时,其收敛速度和预测精度都得到了明显的提高。     

嵌入式系统动态电源管理预测算法研究

针对目前在嵌入式系统中动态电源管理普遍采用超时算法节能效率低的缺点,采用预测的方法进行动态电源管理.提出一个动态电源管理预测算法,该算法通过利用设备空闲状态的历史信息对未来的空闲时间进行预测,预测结果作为动态电源管理的依据.实验结果说明该算法对工作状态平稳的系统空闲预测效果比较理想,适用于动态电源管理.     

一种基于扩展卡尔曼滤波的方位跟踪算法

介绍了基于扩展卡尔曼滤波的TACAN导航方位跟踪算法,并对该算法进行了计算机仿真。仿真结果表明,该算法在匀速运动和机动情况下,均具有良好的跟踪性能。     

基于逆高斯几率模型的心率预测算法

心跳间隔时间序列可模拟为逆高斯模型,由点过程自适应算法估计模型时变参数和预测心率.本文在现有的一步参数预测算法基础上,首先利用模型参数均值和加权因子修正算法提高模型时变参数的预测精度;然后利用线性预测简化了点过程自适应滤波预测算法,实现了心率变化的实时分析.实验仿真表明:改进后的算法对心率分析和预测有很好的效果.     

大容量的预测误差差值扩展可逆数据隐藏算法

将Tian差值扩展技术应用于彩色图像,提出一种大容量的基于预测误差差值扩展(PEDE)的彩色图像可逆数据隐藏算法。针对传统差值扩展技术存在过分修改像素值、嵌入容量受定位图制约等缺点,首先利用色彩分量之间的相关性减小差值,并将较小的差值扩展量分散到2个色彩分量中;其次采用LSB替换方法嵌入数据,将差值扩展变换与数据嵌入过程分离,从而减少不可扩展差值的数量;最后利用差值的二次可扩展性定位不可扩展差值,并用少量的标志信息代替定位图,从而提高嵌入容量。提取端在提取信息后可根据需要无损地恢复原始图像。实验结果表明,本文算法在保证图像质量的同时,嵌入容量有较大的提高。     

具有灾变的动态蚁群算法

尽管蚁群算法在优化计算中得到广泛应用,在求解大规模问题时它仍然存在的运行时间较长和容易产生过早收敛的缺点,本文在基本蚁群算法基础上,通过引入灾变、双向搜索、整段2-交换法、分段保存和对信息素等参数进行动态更新等策略改进算法,TSPLIB的一些实例求解结果均超过或达到记录的最好解,表明算法改进的效果是非常好的.     

通用航空气象服务研究

目前我国通用航空产业处于发展阶段,与其配套的服务亦处于不断发展和完善之中。 以通用航空的气象服务为研究对象,为了加速我国通用航空气象服务的发展与完善,提出了通用航空气象服务的需求与获取途径,同时比较国内外通用航空气象服务现状。通过梳理和比较发现, 目前我国通用航空气象服务尚在起步阶段,与发展相对成熟的国家存在很大的差距,我国通用航空气象服务应依据需求填补和丰富相关信息提供的途径,与整个通用航空产业共同发展。     

基于RSSI分布模型的RFID定位算法

通过大量的测试数据对标签的信号传播随距离衰减性和随时间波动性进行分析后,提出一种通过建立各个采样点上的信号强度分布模型来进行定位的方法。仿真结果证明,在196 m~2的区域里,该算法实现58.33%的待定位标签误差范围在1.5 m以内,75%的待定位标签的误差范围在2.5 m以内。     

基于粒子滤波的动态自回归预测模型方法

针对自回归模型以固定历史观测序列建模,模型不能随时间序列新的观测值实时更新,导致预测中对序列趋势变化适应性差,预测精度低的问题,提出以粒子滤波动态优化调整自回归模型的方法,通过对模型参数蒙特卡洛采样得到粒子,以粒子描述模型状态变量的演变,采用递推贝叶斯方法估计粒子权重,由粒子及其权重近似模型参数的后验滤波值,从而随观测序列的动态获得不断更新模型参数,提高了模型预测结果的精确性,并能给出预测结果的置信区间。最后以NASA艾姆斯中心锂离子电池试验数据为例,验证了该方法的有效性。     

基于组件对象模型的通用数据报表设计与实现

针对传统数据分析管理系统缺少灵活性,不能重用等缺点,设计一种基于组件对象模型思想的通用数据分析管理软件。将自定义报表、数据库资源与数据处理组件模块统一结合,建立报表定制与生成的结构模型。提出了报表动态分区双缓存打印方案,将活动数据对象技术与标准查询语言查询功能进行有效结合,提高了报表设计通用性。应用自动化接口技术扩展组件接口,实现了动态添加统计方法的功能。     

通用航空的多目标航迹模拟

在飞机冲突检测算法研究中,如何方便而又逼真的模拟冲突场景是需要解决的一个重要的问题。本文提出了一种基于通用航空飞机运动模型建立的多目标航迹生成方法。首先,基于通用航空飞机的性能参数与飞机运动模型描绘出各个飞行阶段的单个目标航迹,并构造三次B样条曲线插值于各分段航迹转折处,使单个目标航迹连贯而平滑。其次,参考FAA发布的DO-317文件中定义的典型冲突情况,生成多目标航迹,并设计出若干种冲突场景,为各种情况下的冲突解脱算法提供了理论验证基础。最后,将仿真场景应用到ADS-B IN应用仿真软件（AIAS）中,实验证明可以有效的检测出冲突检测算法的正确性。仿真软件以C#编程实现。      

基于ARIMA模型的网络流量预测

:网络流量预测在网络规划、流量管理等方面起着重要的作用,是业务管理的主要研究内容之一。在分析研究网络流量实测数据的基础上,建立了网络流量预测的ARIMA模型,该模型较之传统的Poisson过程、Markov过程等随机模型,能更好地描述Internet多构性、突发连续性和自相似性等特征。在模型定阶之后,运用改进的线性建模方法推导确定了模型参数。给出了不同预测步数条件下的流量预测数据,并和流量实测值进行了对比实验。实验结果表明,该模型在预测步数较小(l<3)的情况下,预测误差在5%左右。     

认知网络中基于蚁群算法的网络流量预测模型

认知网络能够感知外部环境,并能根据周围环境的变化智能、自主、自适应的动态变化,这种特性更适合为用户提供QoS(Quality of Service)保障.设计高精度的流量预测模型,可以提高认知网络的认知特性.本文针对原有预测模型预测精度低、对训练数据依赖程度高以及不能很好的刻画网络流量特征的不足,提出了一个混合的流量预测模型.它使用蚁群算法训练BP网络的权值,避免了梯度下降法收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题.并且在预测之前,首先使用BP(Back Propagation)网络剔除原始数据中的异常数据信号,再对其进行小波分解,最后使用混合模型预测网络流量,实现了认知网络中高精度的流量预测.     

基于扩展贝塞尔拟合模型的连续波穿墙雷达目标定位算法

本文提出了一种基于改进Hough变换频率拟合技术的目标定位算法,通过动态调整两个形状参数构造扩展贝塞尔频率拟合模型,利用拟合的曲线解调回波信号完成对多个目标分量的分离,并结合多普勒处理方法合成目标运动轨迹,实现对目标的实时定位。针对拟合模型构建过程中关于多维参数搜索运算大的问题,依据两个参数之间相对独立的特性,采用线性搜索来代替传统的多维搜索,大大降低运算复杂度,优化目标探测的实时性。仿真和实验结果表明,在多人体目标的跟踪定位场景下,该算法有效地抑制了频率模糊,进一步提高了目标运动轨迹复杂多变时的适用性,在多目标定位、跟踪的应用中具有优越性。      

基于通用对象模型的动态质量信息管理研究

本文探讨了变化市场环境下动态质量信息管理的特点,并对企业质量信息管理活动的本质特征进行了分析与抽象,提出了基于通用对象模型构建质量信息管理系统的方法.这种方法具有较强的扩展能力与可适应性,能对产品寿命周期的质量信息进行动态管理,适应动态变化的企业环境和市场需求.     

LEO卫星网络基于动态位置区的寻呼策略

针对LEO卫星网络中具有自主定位能力的用户终端,采用基于地理位置的动态位置区划分方案,根据用户移动速度设置位置区的大小。在动态位置区的基础上,对高速移动用户提出了一种基于时延限制的分组寻呼策略。仿真结果表明,对于低速移动用户,二次寻呼策略的时延和开销性能最佳;对于高速移动用户,基于时延限制的分组寻呼策略最佳。