灰色系统理论在火灾预测中的应用

简述了灰色系统理论的基本概念与方法,并着重阐述了灰色理论中灾变预测的特点和其建模过程,并将其应用于实际火灾预测之中。     

自适应过滤法在火灾发展趋势预测中的应用

分析了1993~2003年的火灾统计数据,应用自适应过滤模型预测了火灾发展趋势。结果表明:自适应过滤模型适于火灾趋势预测分析,在消防监督工作中具有广阔的应用前景。     

水力测功器模拟螺旋桨高海情负载的神经网络预测控制仿真研究

为解决用水力测功器实现螺旋桨高海情下动态负载模拟的难题,首先给出了问题的数学描述并从工程应用角度做了适当简化,完成了开环辨识试验和神经网络建模;然后基于模型预测控制的基本原理进行了水力测功器模拟螺旋桨高海情负载的神经网络预测控制研究;仿真研究结果证明,文中所提方法确实有效,可用于水力测功器建模及动态加载控制。     

基于数据适应性检验的身管磨损量预测研究

应用灰色系统理论研究不确定系统,对系统进行灰色预测模型建立的同时,需要检验系统原始数据序列是否符合建模要求。主要从3个方面检验数据建模的可行性,分别是光滑比、极比偏差和凹凸性检验。结合某型坦克炮身管内膛烧蚀磨损数据,采用不同的磨损数据作为灰色预测模型建模的原始数据序列,具体分成两种情况进行数据检验,并代入模型计算,分析不同情况下模型的预测精度,通过对比计算结果选出与模型匹配度更高的原始数据序列。     

应用新型Lanchester方程的非对称空战进程预测

针对未来空战中可能出现的非对称空战问题进行研究,在设定的非对称空战背景下构建新型Lanchester方程对问题进行建模分析,得到单一机种和多兵种非对称空战模型,并通过仿真试验验证了模型的有效性,对非对称空战指挥决策提供了一定的帮助。     

基于混合数据挖掘模型预测用户流失

用户流失预测问题广泛应用在银行、金融、电信等多种领域。对用户行为进行有效的预测和分析有助于企业的竞争和了解瞬息万变的市场规律。采用3种混合的数据挖掘模型对用户流失问题进行了研究,以形成一个准确高效的用户流失预测模型。这3种模型应用于数据挖掘的两个阶段:聚类阶段和预测分析阶段。在第1阶段中,对用户的数据进行过滤。第2阶段对用户行为进行预测。第1个模型采用了二分k-means算法进行数据过滤和多层感知人工神经网络(MLP-ANN)相结合进行预测。第2个模型采用层次化聚类与MLP–ANN相结合进行预测。第3个模型使用自组织映射(Self-Organizing Maps)与MLP-ANN进行预测。这3种模型预测分析基于真实数据,用户流失率采用3种模型混合计算的方式得出结果并同真实值进行比较。分析结果表明采用多模型的混合数据挖掘模型的数据准确度优于普通的单一模型。     

基于灰色加权马尔科夫的部队集成训练效果预测

针对GM(1,1)预测模型误差较大的问题,在GM(1,1)模型的基础上引入加权马尔科夫模型构建了部队集成训练效果预测模型。该模型以GM(1,1)模型存在的预测残差作为划分马尔科夫状态的依据,通过加权处理对预测结果进行修正。实例分析结果表明,该模型算法简单,易于实现,可以较大地提高部队训练效果预测精度,为部队开展科学有效的实战化训练提供了有力的数据支撑。     

要地防空敌袭主攻方向判断方法研究

主要对要地防空时多个可能的敌空袭兵器来袭方向进行了分析,并确定每个来袭方向的综合评价指标。应用模糊层次分析法建立多层次的评价指标体系,确立被评事物对各等级模糊子集的隶属度。应用灰色关联理论消除各个因素之间的量纲和数量级差异,将综合运算得到的量值进行排序比较,以供指挥员进行战场情况判断。     

基于改进支持向量回归机的火炮身管寿命预测

为准确预测火炮身管寿命终止时火炮射弹数,根据射击过程中火炮身管磨损量与身管寿命特性,分析了身管膛线起始部磨损量与身管射弹数之间的关系,提出了支持向量回归机算法,并采用遗传算法进行模型优化改进,得到火炮身管寿命预测最优模型。结合两种类型火炮的身管数据,利用该模型对身管寿命进行预测,并与原始支持向量回归机进行对比,通过分析可知改进的支持向量回归机预测效果好、精度高,为火炮在实际应用中身管的寿命预测提供了新的思路。     

浅议联合作战党委科学决策需要把握的六个关系

联合作战具有力量多元、空间多维、行动多样、对抗激烈、协同复杂等鲜明特征,对党委科学决策提出了更高、更准、更快的要求。当前,特别需要处理好以下六个关系：