中国汽车市场销售预测及公司汽车产销目标制定分析

一、宏观经济发展环境 （一）宏观经济发展环境 中国国民经济在改革开放30年来,年平均增长率9．9％。     

末段高层反导装备PHM多socket仿真分析

详细分析了独立于LRU的PHM方法和基于故障征兆预测的PHM方法的预测原理。利用LRU和PHM的MTBF概率分布和socket的全寿命周期费用建立仿真模型,介绍模型仿真方法与详细过程。研究了末段高层反导武器系统单socket全寿命周期费用与安全极限和预测距离的关系。引入同步时间的概念,利用单socket模型的方法优化多socket组成的系统。模型仿真结果更贴近末段高层反导装备实际,比单socket模型更有应用价值。     

反舰导弹目标毁伤预测的贝叶斯推断模型研究

导弹反舰作战是一种有效的非对称打击作战样式,目标毁伤预测在其中承担着关键一环.针对现有反舰导弹目标毁伤预测方法在计算代价或样本规模等方面的限制,在贝叶斯网络技术的框架下,提出一种用于目标毁伤预测的贝叶斯推断模型.该模型将导弹反舰作战的突防和毁伤等过程抽象成高层的概率语义,仅需少量样本数据就可驱动模型关键参数的学习过程,...     

LEACH—DRT算法中基于神经网络的数据预测算法

为了保证无线传感器网络中数据的完整性,针对基于LEACH路由协议的动态轮时间算法存在的问题,提出一种基于人工神经网络的数据预测算法。该动态轮时间算法中,部分簇因调整后的轮时间不足以完成数据的采集而丢失数据。数据预测算法结合传感器节点数据具有时空相关性的特点,将时空延迟算子引入神经网络模型,并通过建立的神经网络模型对数据进行预测。仿真时采用伯克利英特尔实验室的传感器数据,通过Mafl软件对模型进行测试并分析仿真结果。实验结果表明：该算法对连续多个数据的预测效果理想,预测误差始终保持在较低水平。     

柴油机热力性能的灰色预测

提出了一种基于柴油机示功图数据分析及灰色预测理论的柴油机热力性能预测方法.该方法从一系列实测示功图压力数据中还原燃烧规律,提取燃烧规律曲线的特征值,并采用灰色预测理论来预测未来的燃烧规律,代入柴油机工作过程计算程序中得到其各热力参数,具有一定的理论及实用价值.     

雷达智能BIT故障预测方法研究

在总结了几种比较常见的故障预测方法的基础上,介绍了基于统计学习理论的支持向量回归算法。提出将智能遗传算法用来对支持向量回归模型的参数进行优化选取,并详细介绍了模型参数的选取过程,避免了参数的盲目设置。将建立起来的模型应用于雷达智能BIT故障预测领域,并以一组智能BIT状态监测的数据对预测模型进行训练和验证,实验结果表明支持向量回归模型能有效地对雷达故障进行预测。     

基于自注意力机制和CNN-LSTM的空战目标机动轨迹预测

空战目标机动轨迹是有丰富时空特征的多维时间序列,具有高度复杂性和不确定性。针对现阶段轨迹预测运动学模型建立困难、时序预测的方法难以提取时空特征且只能单一的从T到T+1时刻的顺序式训练的问题,文中提出了一种自注意力机制(self-attention, ATT)和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)-长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)结合的模型(CNN-LSTM-ATT)。离线状态下训练模型,获得的最优模型可以实现目标机动轨迹的高精度预测。文中模型与CNN-LSTM、LSTM模型进行单步预测对比分析,具有良好的单步预测和不同过载机动预测的能力。考虑到电磁干扰和复杂环境导致传输数据的误差和缺失,进行了目标轨迹的5步预测,预测结果和评价指标均优于CNN-LSTM、LSTM模型。     

营房室内有害气体污染预测研究

由于营房建筑、装饰材料质量不合格,施工工艺不正确等原因,引起营房室内有害气体污染,严重威胁到住用者的生命健康和部队战斗力。研究营房室内有害气体污染变化发展的规律,对营房室内有害气体污染进行准确的预测,做好预防措施,可以避免营房室内有害气体污染的发生。采用灰色预测方法对营房室内有害气体污染水平进行预测,在 GM(1,1)模型的基础上进行改进,从而建立起营房室内有害气体污染水平预测模型。通过对预测模型进行检验,证实营房室内有害气体污染预测模型能较好的预测营房室内有害气体污染水平的发展变化趋势,模型的建立是成功的。     

某发射平台疲劳损伤分析及寿命预测研究

针对高密度使用需求下的大型运载火箭发射平台使用寿命难以准确预测的问题,在确定平台主结构危险部位的基础上,利用平台力学环境实测数据,确定平台结构的疲劳特征,制定平台典型结构的疲劳载荷谱,并利用雨流分析技术有效识别单次任务下平台结构的疲劳载荷循环次数;基于不同存活率下平台主结构材料、焊接材料的疲劳寿命p-S-N曲线,结合结构几何、应力集中、焊接细节等特征,对p-S-N曲线进行修正,为结构疲劳寿命预测提供依据;结合线性疲劳累积损伤理论,实现了对现役型号发射平台的疲劳寿命预测。     

基于卷积神经网络与滤波融合算法的某惯导系统剩余寿命预测模型建立

在对产品中具备大量运行观测性能数据的关键系统部件进行剩余寿命预测的过程中,因寿命数据稀少难以建立寿命分布模型。而对产品性能观测数据进行退化建模,传统退化过程分析模型对于产品性能观测数据适应性差导致产品寿命预测精度低、有效性弱的问题,充分挖掘部件退化数据信息,依据相关退化分析技术,基于统计模型中的滤波预测方法与机器学习技术中的回归卷积神经网络（regressive convolutional neural networks, RCNN）预测方法建立产品剩余寿命预测融合模型。融合模型结合了滤波预测模型对产品退化状态的挖掘能力、不确定表达能力与RCNN网络模型良好的数据适应性、预测的准确性,提高了产品退化数据分析的准确性及有效性,可对产品关键部件的寿命进行有效预测,为产品中具备大量运行观测数据的关键系统部件健康管理提供辅助参考。