基于ARIMA和支撑矢量机组合预测的惯性器件故障预报

文中提出一种基于ARIMA和支撑矢量机进行组合预测的方法,该方法综合运用ARIMA良好的线性拟合能力和支撑矢量机强大的非线性映射功能,将两种预测模型有机地组合在一起,综合各自优点,以期有效改善模型的拟合能力,获得最优预测效果.文中将该方法应用于某飞行器惯性器件的故障预报当中并进行了仿真实验.结果表明,这种方法相对于单项模型的预测具有更高的精度,对于复杂时间序列的分析和预测有很好的应用价值,在故障预报中具有广泛的应用前景.     

马钢新1号高炉平衡点操作技术的研究

对马钢新１＃高炉自９５年以来的数据进行了分析，采用人工神经网络方法设立了一和中高炉下部热量与高炉各主要参数间的预报神经网络模型。该模型可进行瞬时预报高炉下部热量水平，并找出与平衡点之间的偏离度，从而调整各参数，使高炉逼近平衡点，达到稳定高炉操作目的，该模型还具有良好的适应性和自学习功能。     

水情数传技术及系统

水利部淮河水利委员会经过近4年的努力,目前已经开发、研制、运用了“地区联网技术”和“测站数传技术”及产品,形成从测站到地区,从地区到省及全国各地的水情数传系统。既能满足没有建设“示范区”系统的地(市)达到“30分钟报讯”的要求,又能为已建“示范区”系统“拾遗补缺”。     

基于神经网络的降雨径流预报

本文将人工神经网络应用于二滩水电站以上支流鱼河的降雨径流预报，通过建模、计算、比较和分析可知，其非线性映射能力、自学习能力和灵活性，均能较好地反映降雨径流之间的非线性的、复杂的转换关系，结合流域水文特性并合理处理建模数据，值得进一步深入研究。     

动态模糊神经网络在大坝变形预报中的应用

针对静态模糊神经网络的局限性,提出了在线动态建模的模糊神经网络方法.当新增样本进入训练集之后,根据新样本对模型的贡献大小,在已有模型的基础上进行动态修正,这样可以减少建模的计算时间.新方法实现了增加样本而矩阵阶数不增加,避免了矩阵求逆运算,理论上可以提高计算效率.实例表明动态模糊神经网络方法是可行的,可实现持久预报,具有较强的适应能力和较高的预报精度,可应用于在线实时变形预报及相关领域.     

洪水预报调度决策系统在抗击台风中的作用

洪水预报调度决策系统近年来在全国各地得到广泛的应用。简单介绍了洪水预报系统的系统组成及功能,分析了系统在抗击台风过程中的作用与效益,总结了系统多年的运行和维护经验。根据多年的运行经验,系统能及时提供雨、水情数据和高效的调度会商决策,提高防御台风、突发性暴雨等自然灾害的能力。     

行业采风

~~行业采风~~     

计算机技术在水文预报中的应用

根据洮儿河镇西站的短期洪水预报方案，利用Excel的图表处理功能建立数学模型，然后利用Vidual Basic编辑器进行编程实现联机预报。