基于Volterra级数的航空年事故率预测方法

针对当前航空年事故率传统预测精度不高的问题,从分析混沌特性入手,对事故数据重构相空间,构建了航空年事故率预测的Volterra级数模型。对航空年事故率数据进行预处理,采用0-1混沌特性判定方法判断时序的混沌特性;在混沌时序的基础上,应用互信息法和假近邻法确定相空间的参数,重构相空间;基于此,构建二阶Volterra自适应预测模型,并采用NLMS算法实时获取模型的最优参数;最后,应用模型对美国空军飞行事故万时率进行预测,能够将相对误差控制在2%以内,优于传统灰色时序组合预测模型,所建的模型反映了航空装备的安全状况。     

基于动态调节时间的导弹编队逆最优控制算法

针对导弹编队系统在动态调节时间指标约束下,生成理想编队队形的问题,提出一种新的导弹编队控制算法。该算法根据领弹与从弹的相对运动关系,建立系统状态方程,并将其转化为误差形式。基于逆最优控制理论,综合动态调节时间等约束条件,逆向得到最优控制量,从而保证编队队形的生成时间满足指标要求,各成员在形成理想位置关系的同时,速度趋于一致。仿真结果验证了算法的有效性,适用于领从结构导弹编队系统的总体设计。     

新冠肺炎动态病死率分析与疫情预测方法研究【专题】

新型冠状病毒感染的肺炎防控是国家安全体系的重要“战场”,疫情趋势预测是开展疫情科学防控和精准防控的重要基础。本文阐述了疫情动态病死率概念,分析了疫情动态病死率函数和时间曲线,提出了动态病死率发展的3个重要拐点,从动态病死率和新增确诊病人数两个维度,构建了拟合曲线函数,并对疫情发展趋势进行了预测。研究发现,截至2月10日,本次疫情动态病死率已经经过了第3个拐点,趋于稳定;预计到2月16日左右,新增确诊人数达到第3个拐点,进入缓慢下降期;预计2月底底至3月初,每日新增确诊人数将在1000人以内,全国最终的“病死率”将在2%～4%左右。该预测方法是一种运用系统外部特征信息来研判疫情发展规律的较为简便快捷的方法,对于科学预测疫情发展趋势具有一定的参考借鉴价值。