基于遗传算法的GM(1,1,λ)改进模型

研究表明,灰色GM(1,1)预测模型中的背景值及建模序列光滑度对于模型的预测精度均有影响。针对这一问题,引入背景值构造参数λ和三点平滑法,提出了基于三点平滑的GM(1,1,λ)改进模型,并利用遗传算法对引入的参数λ进行了最优值搜索。最后通过实例和仿真证明改进模型优于现有的灰色模型,具有更高的模拟和预测精度。     

基亏遗传算法的GM（1，1，λ）改进模型

研究表明,灰色GM（1,1）-N测模型中的背景值及建模序列光滑度对于模型的预测精度均有影响。针对这一问题,引入背景值构造参数入和三点平滑法,提出了基于三点平滑的GM（1,1,λ）改进模型,并利用遗传算法对引入的参数入进行了最优值搜索。最后通过实例和仿真证明改进模型优于现有的灰色模型,具有更高的模拟和预测精度。     

基于遗传新陈代谢灰色模型的电子设备故障预测研究

经过研究分析,序列光滑度和背景值构造是常规灰色GM(1,1)模型误差的主要来源。针对这一问题,提出了一种改进的方法:首先对建模序列进行对数平滑处理,而后利用遗传算法对背景值进行寻优,并形成改进的新陈代谢GM(1,1,λ)模型。最后通过实例验证,表明改进的新陈代谢模型具有更高的预测精度,可用于电子设备的寿命预测。     

一种优化的高精度灰色GM(1,1)预测模型

针对灰色GM(1,1)模型的建模方法存在偏差,模型不满足协调性条件,不具有变换一致性,且通过累加生成建模时,x(0)(1)没有起到高精度控制预测等问题。该文从重构GM(1,1)白化背景值出发,利用白化背景值的加权向前差商和向后差商平均值优化模型灰导数,根据新信息对认知的作用大于旧信息的原理,以x(1)(n)替换x(0)(1)作为模型的初始条件,对GM(1,1)预测模型进行了改进,从而使所建模型的预测精度大为提高,尤其是发展系数大于2时,新模型的拟合精度仍然很高。通过实例对比验证了新模型无论在低增长指数序列还是在高增长指数序列都有非常高的实用性和可靠性。     

基于全阶时间幂灰色预测模型的优化研究

全阶时间幂灰色模型(FOTP-GM)作为传统GM(1,1)模型的改良模型,根据幂项和幂次的差异而有着许多变式,旨在提升对近似非齐次指数序列的适应能力与预测精度。同时,GM模型的背景值影响灰色模型的发展系数和灰作用量,论文研究背景值系数与FOTP-GM模型时间响应函数关系,在动态区间内利用粒子群算法寻找实现MAPE最小的背景值系数,实现最优预测效果。实验结果表明：经过优化背景值取值后,FOTP-GM模型精度较其他模型得到了明显提升,改进率达到97.65%。     

短期负荷综合预测模型新算法

本文结合马尔科夫校正算法对灰色理论模型加以改进,提出了一种改进灰色-马尔科夫的预测模型。将该模型运用到短期负荷预测中,并与指数平滑模型、人工神经网络模型的预测结果进行比较,结果表明运用改进后的灰色—马尔科夫预测模型可以大大提高预测精度。笔者在这三种预测方法的基础上,应用时变权系数法建立综合预测模型,对待预测日进行短期负荷预测。     

基于灰色组合模型的装备故障间隔时间预测研究

针对装备故障预测模型难以精确建立的特点,为提高故障间隔时间预测的准确度,提出了一种基于灰色组合模型的预测方法。该方法首先简化装备故障的阶段与属性,形成合理的建模背景;然后在引入灰色预测模型的基础上,按阶段建立了灰色线性回归模型和灰色马尔可夫组合模型,对装备故障间隔时间进行预测;最后计算预测值与真实值的误差,根据预测值基本确定下次故障发生的时间。经实例计算表明,在样本数据有限的情况下,根据不同故障阶段的特点,选用与被预测数据属性相应的灰色预测组合模型,可以有效降低预测误差,提高预测精度,预测结果可以作为装备保障人员早期拟订维修决策之用。     

基于多维时空的NPCA-PSR-IGM(1,1)组合模型的短时交通流预测

针对城市短时交通流序列非线性和混沌性的特点,为提高短时交通流的预测精度,该文提出一种基于多维时空的非线性主成分分析(NPCA)和相空间重构(PSR)的改进灰色(IGM(1,1))组合预测模型。首先,使用数据相关性的非线性主成分分析算法对多维交通流量序列进行时空降维,同时保留影响预测点的主要交通流量数据,从而提高建模的精确度;其次,利用多维时空交通流量序列相空间重构放大交通流量内部的细微特征,以使其内在规律得以充分展现,进一步提升预测精度;最后,结合背景值改进的灰色模型适应于线性、非线性以及所需数据少的特点,进行短时交通流预测。实验结果表明,NPCA-PSR-IGM(1,1)组合预测模型的平均相对误差相比NPCA-PSR-GM(1,1)组合预测模型减小3.12%,其标准偏差相对PCA-PSR-IGM(1,1)组合预测模型从15.7091下降到2.0589。同时与最新的预测模型相比,该组合预测模型也提高了预测精度,达到了较好的预测效果。     

基于灰色预测算法的图情数据分析技术

灰色预测是图情数据预测分析的常用算法之一,但传统的灰色预测模型在预测低光滑性数据序列时准确率低。针对此问题,文中提出了一种差值加权光滑处理方法,并采用欧拉修正的方式弥补误差。将改进后的灰色预测模型在某图书馆借阅数据库上进行测试,测试与分析结果表明,该模型预测结果相对误差的方差由0.32减至0.142,平均相对误差绝对值减小了4.458%。改进的灰色预测模型能够处理光滑度较低的图书馆借阅数据,并准确地对其进行预测,为图书馆优化工作效率与信息化建设提供支撑。     

基于AHP与熵值法构建的火灾预测组合灰色模型

火灾预测可以帮助消防部门更好地采取预防措施和制定灭火方案,减轻火灾损失。如何通过人工智能方法预测火灾数量、判断火灾发展趋势成为一项重要的研究课题。对城市消防火灾数量进行预测时,文中首先对原始数据序列进行加权滑动均值处理;其次建立了基于背景值优化的灰色模型和无偏优化灰色模型;而后引入了结合等维新息理论的马尔可夫模型,对经过改进的灰色模型进行预测值的残差修正;最后建立了基于层次分析法（AHP）与熵值法的主客观赋权组合模型。针对北京市2012—2019年火灾事故数据进行建模,并对后续两年的火灾发生数量进行数据预测与模型对比验证分析,根据预测结果判断未来火灾数据的变化趋势。实验结果显示,优化模型可以提高预测精度,其中结合AHP与熵值法的组合模型预测精度达到了相对残差最小为0.610 5%,后验方差比为0.323%。实验结果证明,优化后的模型可以更好地应用于对火灾事故的预测。     

汽车车灯配光性能在线检测系统的研究

介绍一种能够对车灯光度、色度性能同时进行在线测试的计量仪器。它操作方便，精度较高，符合国标对车灯配光性能检测的要求。     

用价值链指导竞争策略的调整

本文用“价值创造”理论，通过对公司价值活动进行价值链分析，试图重构公司的价值链，采用成本优势与差异优势整合的策略，指导公司竞争策略的调整，为公司创造竞争的优势     

无线传播模型参数推荐K值

本文结合多个城市传播模型校正结果,对各城市传播模型的参数进行了研究归纳,给出了2GHz频段传播模型普遍适用的K值参数推荐值,这对传播模型的校正工作和规划仿真工作具有重要的指导意义。     

S域初值定理与终值定理教学方法探讨

S域初值定理和终值定理是＂信号与系统＂课程教学中的难点,现有教材的缺陷使学生很难理解这两则定理内容。本文提出了一种新的教学方法,以该两则定理的使用条件作为突破口,引导学生掌握定理和其使用条件之间的关联,再讲解定理的证明,可让学生透彻理解教学内容并为后续知识点的学习打好基础。     

替代定理的研究

教材中的替代定理存在很大的局限性和不完整性,没有考虑：如果被替换支路是受控源的控制电压或控制电流,将如何替代等问题。本文从被替换支路的特点入手,反替代定理分成三种形式加以论述,从而完善了替代定理。     

以创新的战略管理理论来看中国广电网络运营商的竞争优势

面对日趋激烈的行业竞争,中国广电网络运营商运行机制弊端凸显。参与市场化的竞争须修炼好内功,先进的企业战略管理机制是制胜的关键。结合已有的经典战略管理理论（以核心能力和价值链理论为基础）,创新提出了一种以竞争优势获取为目标的企业战略管理理论。同时结合该理论对中国广电网络运营商进行相关分析,为其赢得行业竞争探求初步的企业竞争管理机制,提出合理化、现实化的建议。     

系统极零点与频率特性的关系

采用定量计算的方法,分析了单极点、单零点以及共轭极点、共轭零点对系统频率响应的影响.分析表明单极、零点时以及共轭极点、共轭零点位于特定区域时,系统频率响应的幅频峰值,谷值的频率与极、零点位置所在频率严格一致.通过对多极、零点系统幅频响应的分析得出结论,出现幅频峰值,谷值的频率相对极、零点位置所在频率可能有偏移,但是仍然可以说:极点所在频率位置附近频率响应幅度出现峰值,零点所在频率位置附近频率响应幅度出现谷点.     

全电感割集电感电流初始值的计算

论述了利用等效电路来确定特殊情况下电感电流初始值，并将这种方法推广到由任意多个电感构成的全电感集的情况。     

激光器实用价值的评判

提出用于评价激光器产品实用价值的Q因子,它由激光器的亮度、脉冲宽度及价格确定。Q值大的激光器,开发及发展的潜力大。     

基于红外图像能量值的自动聚焦算法

自动聚焦的关键在于图像的评价函数,介绍了几种传统的评价函数,并比较这几种函数评价图像清晰度的优劣。采用红外图像的能量值作为评价函数的输入值,大大节省了计算时间,评价准确度高。利用单片机控制步进电机并记录转动步数,驱动镜头的光轴转动,将光轴从一个极限位置转动到另一个极限位置,找到评价值最高的位置,能够快速完成自动聚焦。