用Matlab实现GM（1,1）灰色模型的供电量预测

介绍灰色预测模型GM（1,1）在电力系统中的预测应用,同时在Matlab平台上实现了灰色模型GM（1,1）函数的编制。以某市1995～2004年供电量数据为例,并通过此函数对该供电量进行了预测,为灰色数列模型GM（1,1）的应用提供了一种简便的运算方法。     

基于Matlab的风玫瑰图绘制

为了绘制风玫瑰图,通过实例详细介绍了利用Matlab实现对风向、风速数据的自动提取、自动处理、自动绘图和自动输出,与其他方法相比,该方法通用性强,易于移植,输出图形美观,可实现对任意台站、任意时段风玫瑰图的绘制和输出。     

基于Matlab Web的电离层TEC长期预报系统

为了有效解决TEC长期预报系统中,大量数据的读取、复杂的矩阵运算、图形绘制以及客户端与服务器快速交互等问题,利用Matlab Web Server开发了基于Matlab Web的电离层TEC长期预报系统。文章详细介绍了在Miconsoft Windows 2000 Professional+IIS5.0平台下,利用Matlab6.5工具箱中的Matlab Web Server工具开发Matlab Web应用程序的具体方法和过程;简要介绍了电离层TEC长期预报的原理。基于Matlab Web的电离层TEC长期预报系统运行效果良好。     

基于GIS的鄱阳湖自然保护区信息管理系统

利用 GIS 对属性数据和空间数据的强大管理功能,以鄱阳湖国家级自然保护区作为研究对象,将保护区及其周边区域的信息录入 Access数据库,以 ADO.NET建立数据连接,并以 GIS 为平台,用C#语言,建立保护区管理信息系统,可以对保护区信息进行管理维护、分析提取和规划评价等,以支持保护区日常工作的信息管理,为保护区的科学管理和决策提供依据。重点运用灰色预测模型对珍稀物种（白鹤）数量进行预测。     

基于灰色预测的直升机齿轮箱状态预测方法

作为直升机上重要的关键部件,直升机齿轮箱能够将动力转换为动力输出形式,从而满足不同形式下动力的需要;针对直升机齿轮箱状态无法准确预测的技术难题,将灰色系统理论中的灰色预测方法运用到直升机齿轮箱中,有效解决了齿轮箱使用状态难以准确预测的技术难题;首先对采集到的直升机齿轮箱的不同的振动信号进行特征提取,然后采用信息融合技术,将不同振动信号的特征值进行融合,最后运用灰色预测方法对直升机齿轮箱的使用状态进行预测;文中对所提出的方法进行了试验验证,结果表明,所提出的基于灰色预测的直升机齿轮箱状态预测方法能够实现对直升机齿轮箱的状态准确预测的效能,并对其他航空设备以及机械设备的状态预测具有一定的借鉴意义。     

基于Matlab的SCA调试分析组件开发与实现

在SCA波形组件上实现具体功能时需要大量的调试工作,通常的调试步骤是提取每个过程的输出数据进行分析,根据分析结果修改错误代码,然而该调试方式效率低下,数据提取过程复杂。为此,以Matlab引擎技术和curses图形库为基础,设计用于数据分析的Analysis Com波形组件。该组件按照SCA规范设计开发,在调试过程中避免了数据重复提取,并且在波形运行过程中能通过该组件直接调用Matlab进行数据分析。测试结果表明,Analysis Com波形组件可以在波形运行过程中快速准确地定位到数据发生错误的位置,完成对组件功能的验证,达到缩短组件开发周期的目的。     

Windows工作环境下Oracle、VC＋＋和Matlab的联合应用

在分析了Oracle、VC 和Matlab各自特点的基础上,提出了一种基于三者的编程方法。在该方法中,用VC＋＋实现复杂友好的操作图形界面,用Oracle管理基本数据,用Matlab在后台完成复杂的计算。     

交通规划数据管理中关系型数据库的拓展应用

建设城市交通规划数据管理系统中,在以C Builder为开发工具建立复杂友好的图形操作界面的同时,为解决多媒体介质存储利用和复杂计算问题,利用Oracle DBMS以C/S模式实现对包括大型媒体在内的数据的有效管理,利用Matlab在后台完成复杂的数值计算。     

MCNP输出数据分析与可视化软件的设计与实现

MCNP（Monte Carlo N-Particle Code）是基于Monte-Carlo方法的一个粒子输运计算程序。其输出数据信息量大,难以快速筛选处理有效数据。在分析MCNP输出数据主要内容的基础,设计了MCNP结果数据提取算法,采用VC++与Matlab COM混合编程技术,实现了一个MCNP输出数据分析与可视化软件。应用结果表明,该软件满足了MCNP使用人员对MCNP输出数据快速分析与可视化的迫切需求。     

基于OPC的Matlab与WinCC的无缝集成

为了实现产品开发过程实时控制及实时数据的获取，采用WinCC作为产品开发装置Kilo—Plant的控制系统，它提供了适合于工业的图形、消息、归档、报表、过程监控及报警功能，但在实时数据校正及实时曲线绘制等方面的功能有待改善。基于此，提出了利用OPC技术实现Matlab与WinCC的无缝集成问题，充分利用Matlab在数据校正，回归分析，实时曲线绘制等方面的功能，实现产品开发过程中实时数据的有效处理。     

改进的PSOGM算法在动态关联规则挖掘中的应用

针对动态关联规则挖掘中支持度向量和置信度向量变化趋势的分析和预测,提出一种改进的粒子群优化的灰色模型应用在动态关联规则挖掘中。由于灰色模型在引入背景值后导致在非平稳序列中的预测精度下降,因此有必要引入参数进行修正,通过在粒子群优化算法中引入二次搜索机制,优化求解灰色模型不同时刻的背景值,从而提高粒子群算法的局部搜索能力,进而提高灰色模型的预测精度。通过在Matlab平台上进行实验仿真,数据集采用超市购物数据,结果表明该方法比原始灰色模型、遗传算法优化的灰色模型和标准的粒子群优化的灰色模型具有更高的预测精度。     

基于Matlab的风机传动链数据采集与分析系统设计与应用

基于Matlab和NI cDAQ的风机状态监测设备能快速方便地对风机传动链实现准确的故障检测。提出一种先进的风机传动链数据采集和分析系统,该系统中数据采集任务在后台运行,在保证完整准确采集的基础上实现了实时示波和自定义录波,可同步获得风机传动链的振动数据和齿轮箱输出轴转速数据,为故障检测提供有效、完整的数据,可从时间域、频率域、周期域和阶次域自定义分析,识别故障特征,为风机状态监测提供故障信息依据。该系统功能丰富、自定义程度高、系统响应快,可准确检测风机故障。     

基于Matlab的虚拟信号发生器设计

Matlab是一个数据分析和处理功能十分强大的工程实用软件。为输出提供了十分方便的函数和命令并且Matlab简单直观的图形用户接口易于掌握和使用。本文介绍了一种使用GUI工具箱。用Matlab实现应报信号发生器的设计。文章设计的信号发生器可以加深对信号处理概念的理解,具有一定的借鉴应用价值。     

一种基于预测的网格数据副本选择算法

分析影响数据副本选择的因素,将灰色系统理论应用于副本响应时间的预测,建立GM(1,1)灰色动态拟合模型;同时应用马尔可夫链预测副本可靠性发展趋势,确定系统状态转移概率矩阵,通过系统状态的划分,以概率形式分析和预测副本可靠性,并给出了两种预测算法描述。仿真实验结果表明,该算法预测效果较好,有利于作出正确的副本选择决策,并能有效实现网格中副本存储节点间的负载平衡。     

基于灰色等维新息模型的能耗预测研究及应用

灰色系统理论将随机过程看成灰色过程,利用数据表面杂乱但整体有序的特点,挖掘潜在的本质规律.根据灰色系统理论的思想,在分析了传统GM(1,1)模型的基础上提出了改进的等维新息预测模型,利用Matlab强大的算法功能,实现了改进的等维新息灰色预测模型算法.通过对能耗预测的实例分析,并采用残差和后验差方法对预测的精度进行检验,验证了程序的准确性和可靠性,使得预测的精度得到有效的提高.     

基于Web的古陶瓷鉴别分析系统研究

分析现有古陶瓷数据库在鉴别分析及网络功能上的不足,开发一种基于Web的古陶瓷鉴别分析系统。系统以SQL Serv-er 2000作为后台数据库,采用JSP+JavaBean技术实现数据交互,使用Java调用Matlab鉴别分析模块实现古陶瓷鉴别,并详细阐述了系统的设计方案和所使用的关键技术。     

多变量系统灰色预测函数控制方法研究

针对多变量时滞系统,提出一种以灰色模型为基础的多变量灰色预测函数控制策略,并给出多变量灰色预测函数控制算法.分析了灰色系统建模,灰色模型预测输出,和控制量计算方程的求解.仿真实验表明,该方法有较强的鲁棒性,快速性和强抗干扰能力强的特点.     

Matlab和LabVIEW在灰色预测中的应用

本文建立灰色模型对能够表征大型旋转机组的运行状况的振动烈度值进行预测．并研制了能够适应不同用户和不同环境的虚拟仪器平台下的预测系统。该系统结合了MATLAB编程实现,在工业现场得到实际应用。结果表明：采用该技术可以减少维修次数和雏护费用。     

Matlab在数字信号处理实验教学中的应用研究

Matlab语言在数字信号问题的研究和处理上具有功能强大、容易实现的优点，非常适用于数字信号处理课程的实验教学中。以DFT和FFT算法的实现为例说明了基于Maflab实验教学的完整设计方案，体现了Matlab在实验教学中的优势。根据实际经验．给出了在利用Matlab进行实验教学中需要注意的问题。     

基于神经网络和GUI的学习预警系统设计

为了对有无法通过科目考试风险的学生进行及时的干预、提升教学质量，开发学习预警系统。采用Matlab设计GUI界面实现平时成绩管理，为学习预警提供数据支持；采用三层BP神经网络实现期末成绩预测，输入特征量为23维归一化的平时成绩，隐含层和输出层的传递函数分别为tan-sigmoid和log-sigmoid。实验证明，该方法可有效筛选出需要预警的学生。