偏最小二乘回归在气温预测中的研究与应用

气温的预测要考虑多重气象因子,然而各气象因子间的多重相关性导致普通的多元回归模型失真,预测精度降低。为了解决以上问题,本研究采用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,简称PLS)建模,根据实际建模需要对算法进行改进。为了验证该模型,本研究以成都市10月份气温场为预报场,并结合成都市13个自动站气温数据,提取预报所需主要因子,进行PLS回归建模。实验表明该模型有较好的预测能力。     

多机器人通信中防冲突方法研究

研究多个机器人通信中的冲突问题。针对当有针对当对机器人同时进行通信的时候,一个机器人可能同时接受多个其它机器人发来的指令,在时域指令信号方面形成冲突,造成机器人之间通信成功率不高的问题。为了解决这个问题,提出冲突自调整多机器人通信方法,算法利用新到达指令填充离开指令造成的空闲时隙,解决时域信号冲突。利用捎带检测技术,提前对下个时隙进行调整,进行空闲时间预留,减少空闲时隙的产生。很好地减少空闲时隙,解决由此带来的通信成功率不高的问题。实验结果表明,这种方法在多个机器人同时通信的情况下,能够很好地协调通信关系,避免指令冲突,提高了多机器人的通信成功率。     

基于雷达/红外成像的机动目标加速度估计

研究机动目标跟踪精度优化问题,需获取机动目标加速度准确信息。由于空间外界干扰造成雷达提供信息不准确,为此提出了基于雷达/红外成像的机动目标跟踪信息融合算法。建立了机动目标与空空导弹的相对运动目标机动数学模型,引入了雷达/红外成像导引头联合观测方法,并对两者的观测信息在时间上进行同步配准。采用雷达/红外成像信息融合跟踪扩展自适应卡尔曼滤波算法进行仿真。仿真结果表明,改进算法能够对机动目标加速度信息进行有效的、实时准确的估计,验证了所设计的跟踪算法的正确性,实现了以直接碰撞方式达到毁伤目标的目的。     

基于分割提速法的并行股票预测研究与仿真

关于股票准确预测问题,针对股票预测中计算时间复杂度大,数据库操作速度慢等缺点,为提高数据挖掘的速度和效率,提出了一种分割提速法的并行股票预测模型。模型特点采用广播拓扑结构,使用多线程并行计算方法,将计算量平均分配给所有参与计算的计算机,同时又使用网络编程技术实时同步回收结果,从而有效地缩短了股票关联规则的计算时间。实验结果表明,上述方法有效地减少了算法时间复杂度,较大程度地提高了股票预测的效率,从而为股票投资者提供有力的帮助。     

雷达模拟器目标威胁度评估方法研究

研究雷达模拟器目标威胁度的准确评估问题,是辅助操作手对空中目标进行打击的重要依据.威胁度普通雷达是难以探测的.由于目标的速度、距离等随机性强,具体数据难以确定.针对威胁度评估问题,多限于权重分析、聚类分析等方法,对难以确定的参数有较大依赖.为解决上述问题,提出应用效能指数的方法来确定未知目标对雷达阵地的威胁度,根据雷达能够获取的数据,得出判断矩阵,实现对雷达所测数据的分析,并评估目标的威胁度.上述方法可用于雷达模拟器,能够灵活地根据情况调整威胁度评估方法.实验结果表明,方法能够较好地在某些属性未知的情况下,可对目标威胁度进行准确评估,证明改进方法为威胁度评估提供了有效依据.     

近30年拉萨市大气可降水量变化特征研究

2006年是北半球有记录以来的第四暖年份,极端天气频发,通过调研文献发现拉萨市大气可降水量在2006年急剧降低,为了更好地阐明这一降低的原因,本文利用1988-2018年拉萨站地面气象要素资料,采用回归分析法、Mann-Kendall非参数检验、R/S分析、Morlet小波分析等方法对拉萨市大气可降水量变化特征进行了研究,结果表明:(a)在过去的30年中拉萨市的大气可降水量总体呈现下降趋势,且季节性变化显著;(b)受大气环流的影响,拉萨市年均大气可降水量在2006年发生突变;(c)拉萨市未来大气可降水量的变化趋势和过去成反持续关系;(d)通过对小波实部等值线图和小波方差图进行分析可知,拉萨市年均大气可降水量主要存在22年、24年和29年变化的主周期.     

基于"互联网+"模式的大学计算机基础教学诊断与改进

依据云南省教育厅计算机基础教指委对大学计算机基础教学要求的"3+X"模式设计,对云南省36所高校计算机基础教学状况进行调研,以教学环节的操作系统部分、办公软件部分、附加教学平台、教学辅助软件、组织教学模式几大教学模块为主要内容,对各高校教材与教学模式情况进行逐项调查,分析、找出传统教学模式在"互联网+计算机基础教育"新要求下存在的问题.以"互联网+计算机基础教育"包容、共享、开放、互动的内涵建设为指导思想,从教材内容、教学手段、教学组织实施方案3个方面,提出诊断意见和改进措施.     

透明耐紫外聚酯薄膜紫外老化性能的研究

通过在聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)薄膜中添加3种相同浓度不同类型的有机紫外线吸收剂,并对PET薄膜试样紫外老化前后性能进行测试,研究紫外线吸收剂对PET薄膜紫外老化性能的影响.结果表明:PET薄膜的紫外老化性能与紫外线吸收剂结构有关,相对于三嗪类和苯并三唑类紫外线吸收剂,氧氮杂萘酮类结构紫外线吸收剂由于具有超共轭结构,表现出紫外吸收波长红移、更宽的紫外吸收范围和更强的紫外吸收强度;随着紫外线辐照能量增加,3种耐紫外透明薄膜试样的力学性能和光泽度均逐渐下降,黄色指数逐渐上升,当紫外辐照能量高于120 kWh/m2时,3种耐紫外透明薄膜试样老化前后的性能差距逐渐明显,其中含氧氮杂萘酮类超共轭结构紫外线吸收剂的薄膜试样在紫外老化前后性能差异最小,耐老化性能最好.     

犁式卸料器在低流动性物料卸料中的应用及改进

犁式卸料器广泛应用于带式输送机的中部卸料,具有结构简单、经济性高的特点.但在实际工程应用中,常因物料流动性低等原因,造成撒料溢料.针对该问题进行分析,并对犁煤器部件进行改进.     

基于EMD-WPT-SVD和指数加权平均的MOA阻性电流去干扰方法

金属氧化物避雷器(metal oxide arrester,MOA)阻性电流测量受环境干扰、高频噪声干扰和脉冲干扰等因素的影响,阻性电流实测信号必然含有多种强干扰成分.针对传统阻性电流去干扰方法在多种并发干扰情形下难以适用的难题,提出了一种基于EMD-WPT-SVD和指数加权平均的MOA阻性电流去干扰方法.首先,依据阻性电流中周期干扰的基波频率、采样频率和特征频率是否被间谐波浸没的特点,选取最佳分解层数和最优小波基;其次,对MOA阻性电流进行经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD),将含有特征频率的模态分量再使用小波包变换(wavelet packet transform,WPT),使每个子信号最多含有一个特征频率;再采用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)准确提取所有子信号中的周期分量;最后,从原信号中准确消除阻性电流受到的周期干扰,然后通过指数加权平均算法得到能真实反映MOA工况的阻性电流变化趋势.将模拟信号和工程实测数据与多种经典方法进行比较,结果证明:所提方法能消除阻性电流的多种干扰,得到能真实反映MOA实时工况的阻性电流,其结果满足实际工程测量的要求.