混沌理论在储粮害虫预测中的应用研究展望

针对我国储粮害虫预测所面临的技术需求,分析了储粮害虫预测预报技术研究现状及其存在的问题,以研究解决储粮害虫前期预测问题为目标,围绕储粮害虫种群数量、生长规律、发生时间序列的混沌特性等进行探讨并做出展望,探索运用混沌理论中的相空间重构、庞卡莱截面、返回映像和自相关函数等方法对害虫发生非平稳时间序列进行分析和预测,将混沌理论运用于粮虫的预测预报领域,寻求储粮害虫预测技术的创新点与突破点,为储粮害虫预测预报技术提供支撑,对完善储粮害虫预测技术和保障粮食安全具有指导意义。     

用非线性预测方法研究蛋白质序列的特性(Ⅱ)

为了研究蛋白质序列的内在特性,通过非线性预测方法将蛋白质序列和随机序列以及混沌序列进行比较.前期研究可知:每条蛋白质序列的每个特征序列的误差比值(E-D)图具有特异性,和随机序列的E-D图相比具有明显差异.另外每条蛋白质序列的E-D图曲线大体都在1附近波动,波动走势没有任何规律可言.通过与给定混沌序列的E-D图相比较,发现两者之间具有相似的特性.由此得出:蛋白质序列具有非随机性,可能具有非线性(混沌)性.     

广义映射混沌扩频序列的保密性分析

从研究混沌序列的保密性角度出发,分析了广义映射混沌序列的抵御预测能力,并用Volterra滤波器对序列进行预测.研究结果表明,广义映射混沌扩频序列具有理想的保密性,适合在保密通信中应用.     

基于混沌序列的布谷鸟算法改进

针对布谷鸟算法(CS)局部搜索能力差,后期收敛速度慢,收敛精度不高等问题,将混沌序列引入到布谷鸟算法中优化鸟窝初始位置,建立基于混沌序列的布谷鸟算法(BCS).选取6个基准函数进行测试,并将测试结果与布谷鸟算法进行对比,仿真结果表明BCS的收敛速度,收敛精度等性能都优于标准CS.     

一个新的分数阶混沌系统及其异结构同步

构造了一个新的三维混沌系统,该系统与Chen系统、Lorenz系统等各类经典的混沌系统都是拓扑不等价的.通过理论分析、数值仿真研究了该系统的混沌特性,且发现新系统在低于3阶时仍然呈现丰富的混沌现象.实现了该分数阶系统与其响应系统的异结构同步.     

一个新的超混沌系统的动力学分析

基于一个新的三维自治混沌系统,通过引入非线性控制器,构造了一个新的四维超混沌系统.对该系统平衡点的性质、超混沌吸引子的相图、系统的分岔图和Lyapunov指数等基本动力学特性的分析及数值模拟结果表明,新的四维超混沌系统随着新引入参数的变化呈现周期、混沌及超混沌动力学规律,可以用于混沌保密通信.     

步态时间序列的神经网络模拟和混沌检测

本文应用研究小样本时间序列的神经网络方法估计一类混沌时间序列,步态时间序列的李亚普诺夫指数,相关维数和相关熵。给出了步态时间序列复杂性的判据。     

一个新分数阶超混沌系统的研究

本文给出了一个新的四维自治超混沌系统,找到了此分数阶系统存在混沌吸引子的必要条件,并对该系统的混沌动力学特性进行了理论分析和数值仿真,并得到了其混沌吸引子。Maltab仿真证实了该分数阶超混沌系统存在混沌的最小阶数为3.12阶。     

基于网络流量混沌特性的拥塞控制研究

运用混沌理论对网络流量的混沌成因、混沌特征进行分析和探讨,提出一种基于混沌理论的网络拥塞控制策略:利用混沌状态对初始点敏感的特性,在众多不稳定状态中选择一个状态,将系统不断调整,直至不稳定状态变成稳定状态.仿真结果表明,本策略在一定程度上克服了网络拥塞控制的震荡,能够很好地实现网络拥塞控制.     

纳米塑料加工用微混合器的研究进展

针对纳米塑料加工过程中颗粒易团聚的问题。从纳米颗粒本身的特性进行分析;以层流与对流2方面说明微混合器的基本混合原理;对典型微混合器的设计方法、设计原理及应用场合进行了介绍,其中微静态混合器的设计主要考虑改变流道的形状,而微动态混合器的设计主要是借用各种外界能源的作用;提及微流动研究领域的热点之一——混沌混合,对引发混沌现象的几种微混合器从结构和原理上进行了分析。     

神经网络在混沌系统控制中的应用研究进展

神经网络在混沌系统控制中主要用于建模辨识或用作控制器，这2种作用都是以神经网络的任意非线性连续函数逼近能力为基础的。用神经网络进行建模辨识有2种途径：使用神经网络直接构造混沌系统的输入输出模型或通过神经网络构造混沌系统中的特征参量。神经网络应用于混沌系统建模辨识的研究主要集中在如何改进神经网络的学习算法和结构方面；神经网络用作控制器时主要用来解决混沌系统的轨迹跟踪或同步控制问题，其研究主要集中在改进控制结构与方法上，将神经网络应用于混沌系统控制已经取得了一些进展：动态神经网络开始应用于混沌系统辨识和控制；基于神经网络工作原理的函数网络能更容易地实现混沌系统的逼近。神经网络应用于混沌控制也存在一些需要解决的问题，如神经网络选择问题、神经网络结构问题、计算方法问题、硬件实现问题等。     

欧拉动弯曲问题的混沌控制

研究了利用耦合反馈控制法和周期激振力法来控制欧拉动弯曲问题.通过数值仿真的方法,得到系统在不同参数下的各种非线性动力学行为,以此揭示了系统由周期态通向混沌的路径.然后在系统处于混沌态时,通过庞加莱映射法,得到系统的控制参数.通过调节控制参数,对处于混沌态的系统进行控制.通过控制后的全局分岔图,时间相应图和相图来判断控制后的效果.结果表明,通过这两种方法,可以控制系统的混沌运动而得到稳定的周期振动结果.     

一个新混沌系统的修正函数投影同步

改变Liu临界混沌系统的二次项符号,得到其反结构形式的数学模型,分析该反结构系统的平衡点、耗散性和Lyapunov指数,揭示了其混沌特性.基于线性系统的稳定性判定准则,对新混沌系统进行适当的线性分离,实现了该自治混沌系统的修正函数投影同步.仿真实验证明了该方法的可行性和有效性.     

基于锁相环调频混沌信号的仿真设计与误差分析

本文通过设计混沌信号发生器,将混沌信号通过锁相环调频,信号解调后,分析其频谱特性,通过基于Multisim锁相环仿真电路检测,比对其传递函数的计算数字,得到此混沌信号调频误差,并用nlatlab对此误差进行分析,提出减小误差的设计方案。     

融合自适应混沌差分进化的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法易出现早熟收敛、收敛效率低的缺点,提出一种融合自适应混沌差分进化的粒子群优化算法.该算法首先将自适应混沌引入差分进化算法,再将所得结果进行一次校正变异和校正选择,最后将所得算法融合到粒子群优化算法,从而有效地利用与平衡了粒子群优化算法和差分进化算法的探测和开发能力,且局部搜索能力增强,进一步提高算法的求解精度和效率.数值实验证明本文算法的有效性.     

服装销售定量预测方法研究进展

服装销售预测是服装企业商品企划中必不可少的环节之一.为有效帮助服装商品企划人员及相关学者根据实际情况快速选择合适的服装销售预测方法,对时间序列法、回归分析法、灰色预测模型及人工神经网络4类定量销售预测方法从优缺点、优化历程及适用类型3个方面进行梳理总结,并对机器学习的部分组合算法进行举例与归纳.分析得出:时间序列法适用...     

两拓扑不等价混沌系统的同步控制

研究了一种单涡旋混沌系统和新型混沌系统-Liu系统的同步控制问题.采用驱动—响应控制方法实现了两系统之间的混沌同步,并根据系统的稳定性理论和Routh-Hurwitz判据得到了非线性控制器的结构和控制参数的取值范围.进一步数值仿真证明了该方法的有效性.     

一个新的三维混沌系统

构造了一个新的三维连续混沌系统,该系统含有4个参数3个非线性乘积项.通过理论推导、数值仿真,并利用Lyapunov指数谱和Poincaré映像分析了系统的动力学性质,探讨了改变不同参数时系统动力学行为的变化,验证了系统丰富的混沌特性.     

混沌映射的粒子群算法分析比较

为解决粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)易受初值影响、迭代后期早熟收敛、局部寻优结果不稳定等问题，提出混沌映射粒子种群初始化的方案。即在算法前期根据混沌映射初值敏感性、随机性等特征，基于6种混沌映射对粒子群算法分别进行初始化，进而增加种群多样性和解的覆盖。引入动态惯性权重系数，提高算法收敛速度。通过6个测试函数进行仿真实验，对比不同混沌映射数据结果，实验证明该算法能在不改变原有时间复杂度的基础上较好地提高算法的收敛速度和寻优精度。     

Prophet-VAR组合优化模型在高值卷烟销量预测中的应用

针对高值卷烟销量时间序列的非平稳性、趋势性、周期性和节假日性等特点,同时考虑到高值卷烟销量受行业政策的影响,结合Prophet模型、VAR模型和单箱结构因子法,构建了Prophet-VAR组合优化模型。选用2011—2021年全国高值卷烟销量数据分析检验Prophet-VAR组合模型,结果表明,单独Prophet和单独VAR的预测精度分别是87.97%和84.30%,Prophet-VAR组合模型的预测误差值约为4%,精度接近96%,比单一模型的预测效果提高了约10个百分点。考虑单箱结构等行业政策因素的影响,运用单箱结构因子法对预测结果进行优化,使得预测精度达到了98.75%。因此,优化后的组合模型较单一的模型能更好地表现高值卷烟销量时间序列的变化趋势,给出更好的预测结果。