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%。     

多基准站相对定位算法及先验基线向量偏差影响分析

为提高单基准站短基线相对定位解算的可靠性,研究了多基准站约束的相对定位算法。将基准站间可提前测量的先验基线信息融入观测模型中,给出了多基准站相对定位的函数模型和随机模型,在此基础上推导了模糊度精度因子的解析表达式,揭示了基准站数量的增加对模糊度浮点解精度提升的作用;从理论上分析了基准站间先验基线信息中的偏差对模糊度解算的影响,分析表明,当先验基线各分量偏差的绝对值之和小于5 cm时,模糊度解算几乎不受影响;通过仿真和实测数据进行了验证。试验结果表明,增加基准站数量不仅能有效提升模糊度解算成功率和收敛速度,并且对先验基线信息中的偏差具有较好的抑制作用,当基线各分量偏差均增加到4 cm时,实测数据模糊度解算成功率仍能达到92%以上。研究结论为特殊场景下多基准站间的快速非精确标定提供了理论依据。     

耐久性及其在装备研制中的应用

机械产品在武器装备中占有较大的比例，机械产品的故障，有很多是由于疲劳、磨损、腐蚀、老化等渐变性的耗损过程造成的，寿命是机械产品可靠性中的重要问题。耐久性的提出为解决机械产品与寿命有关的问题提供了方法和工具。通过探讨耐久性的定义、极限状态、耐久性参数、耐久性分配与预计等有关耐久性的基本问题，给出了耐久性分配与预计的工程实例。     

分布式消磁系统绕组补偿电流快速调整

随着现代舰船的大型化和舰船消磁技术要求的日益提高,消磁系统向分布式发展,消磁线圈的数目越来越多,绕组补偿电流调整的实时性要求也愈来愈高.针时这一特点,建立了消磁绕组磁场的数学模型,引入二分搜索法来快速调整绕组补偿电流.实验结果表明:该算法能够快速调整消磁绕组补偿电流,且消磁效果好.此外,该算法原理浅显易懂,编程简单明了...     

FFT-MTD滤波器组优化设计与仿真

介绍了用FFT算法实现雷达信号动目标检测(MTD)的方法,为提升MTD在强杂波环境下的检测性能,对加权FFT优化MTD时窗函数的选取进行了讨论,比较了6种窗函数加权时FFT等效多普勒滤波器组的幅频特性和改善因子,得出了适合于MTD的最佳窗函数,并针对某型雷达信号体制进行了仿真分析和验证,结果表明优化方法增强了MTD在杂波背景下的检测性能.     

面向装备作战的弹药消耗智能预测方法

针对装备作战仿真环境下,弹药消耗预测计算时间长、实时仿真速度慢的问题,以战役战术火力毁伤弹药需求预测计算方法为主线,以人工神经网络为技术支持,提出了智能化的弹药消耗预测方法。通过遗传算法对网络连接权值的训练及优化,以及误差目标函数的改进与隐含层神经元数目的智能选取,提高弹药消耗预测的实时仿真速度,为下一步的弹药消耗预测研究提供了理论参考与方法支持。     

一种基于两级均衡的超Nyquist码元速率接收方案

1975年MAZO提出超Nyquist码元速率(FTN)理论,通过理论推导证明,信号在加性高斯白噪声信道下,以超过Nyquist码元速率25%以内的速率进行传输,误码性能可以不下降。但MAZO以及至今都没人能完成FTN的接收,因为当信号以超Nyquist码元速率进行传输所引起的码间串扰长度无限长,若要完全消除码间串扰,使用最大似然检测(MLSE)方法,其复杂度无穷大,是不可实现的。基于MMSE均衡和WCE均衡级联的两级均衡已证明在长码间串扰信道下其误码性能接近于MLSE。文章将两级均衡运用于FTN接收,仿真证明在加性高斯白噪声信道下,信号以超过Nyquist码元速率25%以内的速率进行传输,误码性能不下降。成功实现FTN的接收,验证了MAZO的理论。     

m序列二相编码雷达灵巧噪声干扰研究

针对前沿复制干扰能量利用效率低的问题,提出了利用前沿波形,通过预测,超前获取雷达信号完整波形,进而实施灵巧噪声干扰的思路。对于采用由n级移位寄存器产生的m序列的二相编码雷达,给出了利用获得的前2n个码元,通过解n元线性方程组,预测获得完整m序列的方法。进一步,针对该线性方程组的生成特点,提出了一种快速算法。利用该快速算法,可以将预测的计算工作量平均分配到从获得m序列的第n＋1个码元到获得第2n个码元的各个节拍中去,使得一旦获得m序列的第2n个码元,就能够立刻得到m序列的所有反馈系数,获取雷达的当前发射信号的完整波形,并以最短的延迟实施针对性的灵巧噪声干扰。     

矿产统计预报的多元信息复合方法及预测模型

如何有效地利用多种信息进行矿产统计预报是一个有经济效益的课题。本文运用多信息复合思想,采用回归分析、判别分析和集成预报等方法使矿物预报的正确概率大大提高。     

再探运动目标航迹的灰色预测

本文根据笔者在[1]中所提出的航迹灰色预测中的两个问题:机动目标的跨象限运动及GM(1,1)预测模型对噪声的抑制能力进行若干计算研究。