时间序列方法在民航市场预测中的应用

正随着国内民航事业的迅猛发展,民航基础设施建设远远跟不上民航发展的速度,如何准确的把握民航基础设施的建设时机和建设规模是摆在所有民航人面前的一道难题。本文通过对民用航空市场运输的历史数据进行分析,重点探讨时间序列预测方法在民用航空市场中的应用,进而准确的预测民航未来发展态势,为科学决策民航基础设施建设提供基础数据支持。"十五"期间,我国民航运输市场高速发展,随着我国民航运输的发展,必然带来民航基础设施的大规模     

基于现场可编程门阵列的非周期伪码测控同步系统的实现

扩频码周期与信息码周期之比非周期将会导致相邻的信息码对应的扩频码不同,常规的同步方法不再适用,为解决非周期性直扩信号伪码快速捕获和同步的难题,提出了采用每1／4个码元积分,然后取绝对值相加的方法来剥离信息位,进行伪码粗捕和跟踪,每1／2个码元积分进行位同步,最后将位同步信息进行载波跟踪完成整个同步过程的方法该方法运算速度快,对符号位不敏感,能够消除非周期直序列扩频带来的影响现场可编程门阵列（FPGA）实现结果表明：该方法在信噪比大于-20dB条件下,对伪码长度为1023的M序列非周期直序列扩频,能做到可实现无误码同步性能。     

六旋翼飞行器的设计与制作

六旋翼飞行器是有着多个对称分布在机体四周,正反转对称的旋翼,该类飞行器普遍采用电能驱动,具有结构简单、飞行稳定、易于操作等的特点,非常适合于执行中短距离的飞行任务。     

基于非平稳度量的灌溉用水量预测模型选择

非平稳性是水资源系统复杂性的一个重要方面,也是业界关注的理论难点之一.以稳定集合的概念为出发点,基于概率论中的中心极限定理及大数定律,探讨了可用于水文时间序列处理的稳定集合判别准则,并在仿真实验的基础上给出了选参经验公式以减小参数选择的主观性.在稳定信息结构的基础上给出了时间序列的非平稳度量指标并将其应用到模型选择问题中.借鉴AIC信息准则等方法,非平稳度量指标的提出为模型选择问题提供了一种新的准则:残差序列非平稳性度量最小化方法.利用该方法探讨农业灌溉用水量预测模型的优选问题,以长江支流举水流域的灌溉用水量预测为实例进行说明,并讨论了方法的有效性.     

基于云存储的数据安全性分析及措施

云存储随着云计算的发展应运而生,然而针对上传到云存储里的数据,数据的安全性又是当今云存储的瓶颈,本文针对数据安全采用了传输加密和文件碎片存储加密两种措施,实现了基于云存储中的数据的机密性、完整性、可用性等安全特性.     

基于DWT域的多通道彩色图像盲水印算法

提出了一种基于DWT域多通道彩色图像盲水印算法。由Logistic混沌映射和Chebychev混沌映射生成四进制复合混沌序列对水印进行加密,Arnold变换置乱水印信息以提高水印的安全性;彩色图像的RGB通道变换成小波域,对RGB通道的低频小波系数分块计算奇异值嵌入不同方向的水印;提取水印采用了图像融合技术。实验结果表明,该算法不可见性好、鲁棒性强,能有效地抵抗常见的水印攻击。     

视频网站的数据存储管理优化

针对视频网站数据优化存储的问题,定义了文件热度的概念,利用平均值的方法描述了各个类型数据的热度。在此基础之上采用时间序列方法对数据进行预测,得到了未来十天的不同类型视频的访问情况。最后,分析了文件多个周期的热度,通过隶属度函数确定出每一个周期的淘汰阈值,通过计算不同周期的淘汰阈值,得到一个动态的淘汰阈值示意图,从而给出文件淘汰分发的原则,实现了数据的存储管理优化。     

基于混沌时间序列及神经网络的大同电网负荷短期预测研究

精确的负荷预测对电力定价、实时负荷调整起着十分重要的作用.提出利用径向基函数神经网络模型,通过采用混沌时间序列的方法,对大同地区的全网用电负荷数据进行了短期预测验证.通过数据预处理产生混沌序列,进而通过相空间参数完成了相空间重构.最后通过RBF网络预测得到了相应的预测值,并与实际值进行了对比.结果表明:得到的预测结果与实际结果几乎重合,证明了该方法的高度预测能力与适应能力.     

基于ARIMA模型的宁波生活用电总量的实证分析

在现在的科技化社会,电与每个人息息相关,对用电量进行预测并做好调配控制是不可或缺的。通过1978—2011年宁波市生活用电总量数据,利用时间序列分析的方法,对用电量进行建模,发现其内在的规律性。结果显示:宁波生活用电量数据服从异方差的ARIMA(2,2,0)模型,通过该模型对未来几年的用电量进行预测,可以为政府制定相应的政策提供一定的依据。     

含噪声多变量混沌时间序列的最大Lyapunov指数计算

在小数据量法的基础上,采用非线性最小二乘法估算含噪声多变量混沌时间序列的最大Lyapunov指数(λ1).首先介绍了小数据量法求解λ1的原理,然后给出了非线性最小二乘法估算λ1的算法原理和具体实现步骤,最后将该方法分别用于Rossler耦合混沌系统和多组冲击地压监测时间序列的λ1求解.Rossler耦合系统结果表明该方法能明显提高有限长且含有噪声的多变量混沌时间序列的λ1的估算精度.冲击地压数据的结果表明这些数据均具有混沌特性,可进行8~15 d的预测,这为冲击地压的短期预测提供了有力的支撑.