基于ＭＡＸ２７６９Ｂ的ＢＤＳ接收机设计与实现

为了实现ＢＤＳ卫星信号Ｂ１频点的接收,采用ＭＡＸ２７６９Ｂ设计了一种射频信号接收系统方案。该方案具有功耗低、集成度高、稳定性好等特点,根据ＭＡＸ２７６９Ｂ的工作原理和结构特点,利用ＭＡＸ２７６９Ｂ实现了一种ＢＤＳ接收机射频前端方案。详细描述了射频前端每个模块的功能,介绍了电路板制作的重要原则和北斗Ｂ１频点信号接收方法。在制作完成射频接收前端后,对射频模块输出的中频信号进行测试,射频模块输出的中频信号满足理论分析,输出信号功率增益１１２ｄＢ,且能用在基带信号处理程序上实现信号捕获。     

新型噻唑-２-乙胺类ＨＡＴ抑制剂的ＱＳＡＲ研究

采用ＶＳＭＶＩ变量筛选方法从大量描述符中筛选最优子集,再由ＭＬＲ回归方法建立了８３个噻唑-２-乙胺类化合物与非洲人类锥虫病（ＨＡＴ）抑制活性之间的二维定量结构－活性相关（２Ｄ-ＱＳＡＲ）模型,最优模型的拟合相关系数（ｒ^２＝０.８８９２）和交叉验证相关系数（ｑ^２＝０.８５７４）表明模型具有良好的稳健性、拟合能力和预测能力。模型的描述符在一定程度上反映了分子的二维结构和疏水性对抑制活性具有重要影响。同时采用基于ＣｏＭＦＡ和ＣｏＭＳＩＡ方法的三维定量结构－活性相关（３Ｄ-ＱＳＡＲ）建立了相关性显著、预测能力强的定量模型（ＣｏＭＦＡ：ｒ^２＝０.９２４,ｑ^２＝０.５１６;ＣｏＭＳＩＡ：ｒ^２ ＝０.９４４,ｑ^２ ＝０.５３１）,其中ＣｏＭＳＩＡ的疏水场贡献率最高,说明了分子的疏水作用对抑制活性的重要影响。     

基于ＷＡｓＰ的风电场微观选址的模拟研究

ＷＡｓＰ风资源评估系统具有优秀性能,广泛应用在风电场前期的微观选址过程中,它能够科 学地评估风能资源成本、提高风电场建设投资决策的准确性．针对ＷＡｓＰ风资源评估经常存在的 地形测绘和地表状况考察的限制,提出了在绘制ＷＡｓＰ模式需求的电子地形图时,将９０ｍ水平分 辨率的ＳＲＴＭ 地形高程数据应用其中,同时还利用ＧｏｏｇｌｅＥａｒｔｈ来绘制气象站周围的障碍物群和 粗糙度描述文件．通过对浙江省舟山市岑港风电场进行风资源评估,并结合实际机型的功率曲线对 其马目山２３台风电机组进行模拟选址和发电量预测,验证了上述地形数据获取方法的可行性．通 过ＲＩＸ方法进行了误差修正,并与实际风电场发电量进行对比,结果表明上述方法具有较好的精 度,所得结果可为模拟风电场微观选址提供实际参考．     

基于误差校正的能源消费总量预测方法

鉴于能源消费量具有趋势性、非平稳性等特点,而差分自回归移动平均模型（ＡＲＩＭＡ）只能反映能源消费量的部分信息,预测结果不太理想。为了提高预测精度,提出了基于二次误差校正ＡＲＩＭＡ模型的能源消费预测方法：首先采用ＡＲＩＭＡ模型对能源消费总量进行初步预测,然后构建偏最小二乘回归支持向量机模型（ＰＬＳ^_ＳＶＭ）对残差序列数据中未被解释的部分进行分析和拟合,并对未来的残差进行预测。最后利用所得残差预测值对能源消费总量预测值进行校正。对福建省１９７８-２０１２年的能源消费总量数据进行仿真,实验结果表明,与ＡＲＩＭＡ等方法相比,本文提出的方法获得了较好的预测结果,是一种有效的能源消费量预测方法。     

基于 ＯＲＢ算法和改进 ＫＮＮ- ＲＡＮＳＡＣ算法的无人机遥感影像拼接

根据无人机遥感影像自身的特点,提出了一种基于 ＯＲＢ算法和改进 ＫＮＮ-ＲＡＮＳＡＣ算法的无人机遥感影像拼接。该算法首先通过 ＯＲＢ算法对特征点进行提取,然后利用改进的 ＫＮＮ-ＲＡＮＳＡＣ算法进行特征匹配,最后使用加权融合算法对图像进行融合拼接。实验结果表明,ＯＲＢ算法和改进的 ＫＮＮ-ＲＡＮＳＡＣ算法在保证匹配精度的前提下,提高了匹配速度,有利于无人机遥感影像的拼接。     

基于小波分析与贝叶斯估计的组合统计建模

小波分解方法可以实现时间序列的分解。利用小波分析分解出趋势项序列与周期项序列,分别对 两部分序列建立ＡＲＭＡ模型进行预测,并重构序列。为了降低估计效率的代价,本文引入ＭＣＭＣ方法对 趋势项和周期项序列建立的ＡＲＭＡ模型参数进行估计,得出自回归系数与剩余项（趋势项序列减去自回 归项的预测值）,并利用ＯＬＳ方法对剩余项重新估计,最后重组序列。利用样本外数据进行预测分析,我 国铁路货运量数据的实证分析结果表明,小波分析的引入可提高预测效果,基于小波分析与ＭＣＭＣ ＯＬＳ 估计组合方法与其他方法相比,预测效果更好。     

基于ＡＨＰ和ＡｒｃＧＩＳ技术的岩溶塌陷风险评价___以遵义永乐镇为例

对遵义永乐镇岩溶塌陷区域风险因素进行了识别和确定,选取岩溶条件、覆盖层条件、构造条件、地下水条件等４个准则层,共１３个风险因子来建立层次结构模型。结合当地水文地质背景,运用层次分析法（ＡＨＰ）计算出风险因子权重;确定各区域岩溶塌陷风险等级,借助ＡｒｃＧＩＳ技术对研究区进行岩溶塌陷风险评价。结果表明：塌陷极危险区呈北北西向、不规则条带状位于研究区中部;塌陷危险区和次危险区依次位于极危险区的两侧;最外侧的为次稳定区;最南边及东边局地为稳定区。该结果与近年来发生岩溶塌陷的地理位置和塌陷危害程度相吻合。     

基于GIS的铁路噪声预测与评价方法

为提高铁路噪声的预测与评价水平,提出了基于GIS的铁路噪声预测与评价方法.将GIS与铁路噪声预测模型进行集成,通过选取预测铁路,输入相关参数,调用预测函数和绘图函数进行噪声计算和绘制等声级线,可以根据噪声值表和等声级线分布图进行铁路噪声的影响分析并制订相应对策.     

基于 ＣＮＮ－Ｓｅｑ２ｓｅｑ的河道水位区间预测方法

准确的河道水位预测在水资源利用和防洪减灾辅助决策中 具 有 重 要 作 用。在 水 文 流 域 相关物理过程未知的情况下,构建了一种基于一维卷积和长短期记忆网络的混合深度学习区 间预测模型———卷积－序列到序列网络（ＣＮＮ－Ｓｅｑ２ｓｅｑ）,结合卷积网络 和 长 短 期 记 忆 网 络 能 够 提取不同数据特征的优势,使构建的模型能充 分 提 取 水 文 过 程 的 隐 含 统 计 特 征。选 择 其 他 ５ 种预测模型,利用流 域 内 水 文 测 量 站 点 的 数 据 记 录 完 成 模 型 训 练 和 对 比 试 验。实 验 结 果 表 明：相较于其他模型,ＣＮＮ－Ｓｅｑ２ｓｅｑ具有更好的泛化能力,在洪水过程的水位预测 上 具 有 更 高 的精度。     

基于Box-Jenkins方法的甘肃省GDP时间序列分析建模与预测

基于Box-Jenkins方法的时间序列分析,以甘肃省1978—2012年的年度GDP数据为基础,利用SPSS软件,并综合各种条件确定了最佳ARMA模型.最后利用所建模型对甘肃省未来4年的GDP进行了预测.实证分析表明:Box-Jenkins方法及其模型在GDP时间序列分析建模与预测方面,具有较高的精确度和可行性.     

基于灰色-马尔可夫模型的刀具磨损预测

为了准确判断和预测激光超声复合超精密车削过程中刀具的磨损状况及磨损趋势,基于激光超声复合超精密车削刀具后刀面磨损试验数据,应用灰色-马尔可夫理论建立了激光超声复合超精密车削刀具磨损量灰色预测模型及灰色-马尔可夫预测模型,并对特定切削条件下的刀具磨损量进行了预报。结果表明,两种模型预测值与实测值误差较小,尤其是灰色-马尔可夫模型拟合精度更高,结果更可靠,能更好地满足工程需要。     

基于ＩＰＡ方法的民族村寨旅游开发社区居民满意度分析———以三江程阳桥景区为例

社区居民是民族村寨旅游开发中的关键性群体,他们的感知和态度对于民族村寨旅游的可持续发展关系重大。以广西三江程阳桥景区为例,在参考相关文献并结合旅游地实际情况的基础上,运用德尔菲法和因子分析法,构建了民族村寨旅游开发社区居民满意度评价指标体系,包括社区经济、社区文化、社区环境、旅游支持条件等４方面的３２个因子。通过实地调查,运用ＩＰＡ方法,对程阳桥景区社区居民满意度进行分析评价,并据此提出进一步提升其满意度的对策建议。     

基于Logit模型的水泥稳定碎石路用性能预测方法研究

水泥稳定碎石路用性能对沥青路面使用寿命有着重要的影响,而其路用性能与水泥含量、温度和养生龄期等因素密切相关。文中以水泥含量、温度以及养生龄期为自变量,水泥稳定碎石无侧限抗压强度、劈裂强度以及抗压回弹模量等力学强度指标为反应变量,采用有序变量累积Logit模型,运用数值统计分析软件Minitab对数据文件进行计算分析,提出了基于Logit模型的水泥稳定碎石路用性能预测方法。最后利用水泥稳定碎石室内试验数据,对预测模型的准确性进行验证,而水泥稳定碎石路用性能的预测结果可用于指导工程实践。     

一种基于相邻风机测量数据相关性分析的风速预测方法

相对于以往只能由风机自身数据预测自身风速的情况,本文提出了一种由相邻测点风速预测指定点风速的预测方法。选用皮尔森相关系数表示相邻测点之间风速的相关性,引入了基于相关系数的回归分析方法。选取回归方程对相邻风机的风速数据进行处理,并将其用于对指定风机的风速预测,最后从实际风场中选取了十个测点的风速数据进行了仿真验证。实验表明,该方法能够有效的保证风速预测的精度,并且在无需增加额外成本的前提下可以提高测风设备的冗余性和可靠性。     

基于改进K-means算法的电力短期负荷预测方法研究

现有方法预测电力短期负荷时忽略了对其进行聚类优化处理,导致预测耗时较长,短期负荷预测精度偏低.为此,提出一种基于改进K-means算法的电力短期负荷预测方法.该方法利用改进后的K-means算法聚类处理电力负荷大数据,使用聚类后获得的训练样本构建循环神经网络RNN拓扑结构,然后通过对RNN神经网络模型设置最优权值,实现...     

基于模型预测前馈-反馈控制的斗轮机上煤系统的优化

利用电厂悬臂式斗轮机循环往复式回转取煤过程中存在重复性的特点,记录前一回转周期取煤过程中的瞬时流量、悬臂回转速度和回转角度等数据,作为当前回转周期取煤时的煤层模型预测依据并进行前馈控制,以克服大迟延环节的影响;同时针对煤层模型预测不能准确预知当前取煤过程中突发的扰动,引入反馈系统进行控制,以解决煤层塌方等引起超载的问题.多次现场运行数据分析的结果表明,与原来的上煤系统相比,采用本方法的上煤流量更均匀,上煤效率更高.     

基于组合注意力模型EAAT的云KPI数据预测方法

为了准确分析云计算集群日常监控中KPI （Key Performance Indicator）数据的动态和变化趋势,并预测后续发展,达到提高云计算集群高可用性的目标,本文提出三分频的基于组合注意力模型的EWT-ARIMA-Auto-TPA （EAAT）云KPI数据预测方法.首先基于经验小波变换（Empirical Wavelet Transform,EWT）得到云KPI数据低中高频的内在模态变量（Intrinsic Mode Functions,IMFs）降低数据预测的复杂程度.其次,根据分解得到的低中高频IMFs信息特征,分别运用ARIMA、Autoformer、TPA-BiLSTM模型对每类IMFs进行预测.最后,将分类预测后结果经过逆变换IEWT加以合并得出预测结果.本文预测方法在谷歌和亚马逊的4个数据集上得到了验证,无论数据是否具有周期性或者稳定性,本文预测方法都有较好的结果,综合效果比对比模型有较大提升.     

基于支持向量机的五轴数控机床加工精度预测方法

为了有效减小五轴数控机床加工精度测量误差值,提高预测精度,提出基于支持向量机的五轴数控机床加工精度预测方法。通过提取五轴数控机床特征,掌握每个部件的特性,基于支持向量机构建加工精度预测模型,采用粒子群优化算法计算五轴数控机床的几何误差,获取最优的粒子速度,实现五轴数控机床加工精度预测。实验结果表明,该方法预测效果较好,测量的误差值与实际误差值仅相差了0.02δ/μm,能够有效减小五轴数控机床加工精度测量误差值,提高预测精度。