EEMD+BiGRU组合模型在短时交通流量预测中的应用

针对城市交通流随机波动性强、数据中含噪声多导致预测精度下降的问题,提出一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)的组合交通流量预测模型,有效地提升了短时交通流预测的精度。模型利用EEMD算法对原始数据进行分解,根据分解所得的本征模函数(intrinsic mode function,IMF)分量绘制噪声能量图谱,去除分量中的噪声,并将去噪后的IMF分量作为BiGRU网络的输入进行训练,再将训练所得的结果进行重构加和,得到最终的预测结果。实验结果表明,未舍弃含有噪声的IMF分量进行重构的预测结果,相比于参考文献中提出的EMD+LSTM模型、LSTM模型和EEMD+LSTM模型,其平均绝对百分误差分别优化了42.36%、61.82%和30.95%;舍弃含有噪声的IMF分量后进行重构的预测结果,其平均绝对百分误差相比于将全部IMF分量进行重构优化了56.62%。     

激波/湍流边界层干扰中的自适应控制技术

从激波/湍流边界层干扰机理以及流动控制的迫切需求入手,从自适应涡流发生器、自适应鼓包、自适应微射流以及自适应次流循环四个方面对激波/湍流边界层干扰中的自适应控制技术研究进展进行了总结。分析认为,结合AI技术发展自适应流动控制技术,加速控制方式智能化,可作为新一代高超声速飞行器宽速域飞行的重要技术手段。具体来说,就是通过调节外加激励对高超声速飞行器不同区域实现局部流动加/减速、气动热防护、气动控制等功能,根据流场参数建立控制反馈回路,自适应调整局部流场结构,以满足工程实际需求。     

装备综合物流保障网络智能决策支持技术

为了提高军事装备综合物流保障决策的科学性、实时性,摆脱以往单纯依靠经验总结和历史数据积累为主的保障决策方式,利用图论的理论算法和分布式计算机网络技术等,对保障任务自动生成满足各种保障要求的决策方案,不仅更加快速准确,而且为装备综合物流保障工作提供了一个战平结合的决策支持平台。     

基于群决策协同网络信息的掩护机编队选择

针对任务机群中掩护机编队的选择,用群决策协同网络信息模型进行了掩护机编队的选择。首先,给出了协同网络、模糊数和语言变量的相关概念;其次,分析了掩护机编队选择的指标体系框架和协同网络信息框架;然后,构建了群决策协同网络信息的数学模型,在此基础上,给出了方案选择的步骤;最后,运用该模型对掩护机编队的选择进行求解。结果表明：该模型能够综合群体专家的知识,解决掩护机编队选择中的定性判断问题。该模型可用于个体指标和协同指标均为定性指标时的方案优选问题。     

不确定条件下编队协同作战空中目标威胁评估

针对决策环境的不确定性,对不确定条件下舰艇编队协同作战的空中目标威胁评估过程进行了深入研究;在此基础上,根据舰艇编队协同决策的特点,综合运用风险型多属性决策理论,建立了满足不同决策层的舰艇目标威胁评估模型和编队目标威胁评估模型,从而提出了不确定条件下编队协同作战的空中目标威胁评估方法。最后,通过实例说明了所提方法的有效性。     

神经网络技术在智能BIT故障诊断系统中的应用

论述了智能BIT的智能设计、智能检测、智能诊断和智能决策,构建了基于神经网络的某高炮装备随动系统的智能BIT故障诊断系统。用Multisim进行电路仿真,提取输出信号的均值、峭度、偏斜度构成三维向量,以它作为特征向量利用神经网络进行模拟电路的故障诊断。通过比较BP神经网络、SOM神经网络和小波神经网络的诊断结果,得知利用均值、峭度和偏斜度作为特征,BP神经网络和SOM神经网络能够有效识别故障状态模式。     

一种用于战场态势分析的决策支持方法

针对战场态势分析过程中存在的关键情报缺失问题,在离散事件系统的模型基础上,总结已有决策支持方法并加以改进,提出一种步进融合算法,构建出新的决策支持系统。采用数学手段及实例验证对所提出方法与已有方法进行性能比较,证明该方法能够有效保证指挥决策的鲁棒性和敏捷性,适用于战场态势分析。     

油料装备智能维修决策系统研究

在分析油料装备维修管理特点的基础上，提出油料装备智能维修决策系统体系结构，论述模型库与知识库的构建方法，描述维修推理机工作原理。针对油料装备故障诊断信息具有模糊性的特点，建立油料装备故障智能模糊诊断模型，论述故障诊断模糊规则、模糊推理步骤、模糊算子定义及其推理方式。对维修策略决策的主要影响因素进行分析，以使油料装备稳定性及经济性、维修周期达到最佳为维修策略目标，构建油料装备维修策略模型，论述维修策略原则和模型工作流程。油料装备智能维修决策系统的研究，对提高油料装备维修科学化和智能化水平，加强油料装备保障力度具有重要意义。     

基于系统动力学的部队穿插迂回行动决策

围绕部队穿插迂回行动的两个目标,依据穿插迂回行动过程所具有的多阶段性特征,建立了部队穿插迂回作战行动决策的系统动力学模型,该模型充分考虑了信息化条件下指挥控制、通信网络、后装保障等因素对部队穿插迂回行动的影响,较好地克服了传统建模方法的不足.利用此模型,对某坦克营穿插迂回行动进行了仿真,分析了多种情况下穿插迂回时机和穿插迂回攻击目标的方案选择,为部队穿插迂回行动的正确决策提供了定量依据,说明了该模型的有效性.     

基于警用特种装备的智能故障诊断专家系统的设计与实现

智能故障诊断专家系统可用以实现对警用特种装备系统各子系统的状态监测和故障诊断，基于此功能阐述了警用特种装备智能故障诊断专家系统的设计原理，给出了系统的实现方法。通过自适应遗传算法的知识获取机制，介绍了其改进的自适应遗传算法原理，解决了知识获取的问题，实现了警用特种装备的状态监测和智能故障诊断。