探讨计算标准曲线方程的一种新方法——斜率平均法

本文力求探索一种求标准曲线方程的新的计算方法，通过计算标准的斜率，相加后平均即为所求标准曲线方程的斜率，首先从数学上进行了证明，又列举了计算实例，并与回归方程法作了比较，通过探讨，寻求一个简便，易行，准确地计算标准曲线方程的新方法。     

用C++ Builder实现数字图像的平滑处理

介绍了图像增强技术中，空间域处理方法中的邻域平均法的原理、算法，及该原理在windows平台上以C＋＋ Builder为开发工具的具体程序实现。     

EDA介质快慢横波时差和振幅-方位曲线的实验分析

在含垂直定向裂隙的各向异性（EDA）介质中，地震快、慢横波传播的时差及振幅随裂隙（缝）方位变化曲线能反映裂缝的密度、走向和介质的性质，这对多波地震资料的处理、解释有着重要意义。但受观测条件限制以及噪声的影响，在横波分裂记录上，同相轴往往会出现扭曲、倾斜和不规则抖动等现象，给快、慢横波时差的求取和振幅-方位曲线的绘制带来误差。设计了EDA介质物理模型，并利用岩石超声波测量系统获得了快、慢横波记录；分析记录可知，在相同传播方向的分裂横波具有走时和传播速度不随裂缝方位变化的恒定性特征；以此为基础，提出了利用平均法和瞬时振幅法来计算快、慢横波的走时时差和绘制振幅-方位曲线，以提高精度。利用物理模型实验得到的2个正交横波（S1波与S2波）的快、慢横波记录，分别用平均法和瞬时振幅法计算了快、慢横波走时的平均值、时差和均方差，并绘制了相应的振幅一方位曲线。结果表明，采用上述2种方法，消除了同相轴扭曲、倾斜和不规则抖动等对计算结果的影响，时差的计算是可靠的，振幅一方位曲线的绘制是合理的。     

基于像素拓展的图形分割与合成的方法研究

提出了一种新的图像分割与合成方法。对于图像的分割,提出了新的分割算法,先是手工将一些明显属于物体和明显属于背景的像素分割出来,然后创建一个小矩形区域进行像素拓展迭代,迭代到图像边界为止。对于图像的合成,采用平均法,设计了新的算法,使物体的基本颜色保持不变的同时,降低了合成图像中从源图像分割的物体与新背景的差异,并使得其饱和度、色度、强度更加自然真实。     

平滑新能源波动的混合储能优化配置

针对新能源发电出力存在的波动性,提出一种基于滑动平均法的混合储能平滑新能源出力优化配置方法。首先通过滑动平均法对新能源出力进行平滑,平滑后的曲线与原始曲线之差即为储能参考功率;然后运用经验模态分解将储能参考功率分解为相应的本征模态函数(intrinsic mode function, IMF),根据瞬时频率-时间曲线中相邻IMF的叠加量来分配储能参考功率,高频部分通过功率型储能进行平滑,低频部分通过能量型储能进行平滑;最后,在考虑储能充放电效率的条件下配置混合储能的容量和功率,计算储能系统成本。采用实际数据进行仿真计算,结果验证了所提方法的可行性。     

基于k-最近邻筛选的BMA集合预报模型研究

针对冗余训练样本会降低BMA参数求解效率与精度问题,本文提出在BMA运算之前采用k-最近邻(k-nearest neighbor)算法筛选有价值训练样本,并用于BMA参数求解的改进模型。模拟试验在淮河王家坝站进行,分别以k-最近邻筛选、不筛选两种方案为BMA提供训练样本,统计分析两种方案中王家坝站流量模拟结果,评价BMA改进法的性能。模拟结果显示,采用k-最近邻样本筛选方法后,BMA模型对洪水过程以及洪峰的预报精度提升明显;概率预报结果的离散程度降低的同时,可靠性程度获得提升。k-最近邻样本筛选方法的引入,能够有效去除BMA模型训练样本中的冗余数据,以少量的样本获得更可靠的模型参数,改善集合预报性能。     

神龙城投资的分析与预测模型及推广

为了反映不同因素对湖南省株洲市神龙城商业圈发展的影响,将人口数量、居民人均可支配收入和商业区的住房成本作为商业圈发展的主要影响因素,并运用层次分析法判断该城市房价的合理性。进一步利用回归分析法,将3个影响因素作为变量,通过商业圈房价的未来走势来预测神龙城商业圈未来的发展。最后借助Matlab软件和有关数据对模型进行了检验,发现预测结果与实际结果比较吻合,有一定的通用性。     

基于时序分析的视频点击量预测

视频的点击量和搜索次数会随着开播时间的推移而逐渐呈下降趋势。以站点网络视频指数-网络视频收视数据分析平台的数据为例,根据电视剧鹿鼎记前34集的视频点击量数据序列,对下一集的视频点击量进行预测分析,该预测对于更好地布局视频网站使得视频网站获得更大收益有重要意义。