收益现值法中关于未来预期收益的预测方法研究

文章根据被评估资产实际收益值的演变趋势和规律,研究运用成长曲线模型对未来预期收益进行科学预测,以提高未来预期收益的支持率和评估结果的精确度。     

欠驱动高超滑翔飞行器集群协同编队控制方法

针对高超声速滑翔飞行器滑翔段轴向过载不可控导致编队位置控制困难的问题,提出一种基于一致性编队控制和预测校正理论的协同编队控制方法。在协同制导架构基础上,基于多智能体一致性理论设计分布式集群编队控制策略,由编队中各飞行器的绝对位置和相对位置生成协调变量,采用动态逆方法生成基本编队控制指令;通过设计侧向机动控制指令,对编队队形进行调整,并采用双阶段预测校正控制算法实现编队集群的侧向机动控制。仿真结果表明：该方法能够实现欠驱动高超声速飞行器集群的编队队形生成和保持、良好的编队队形调节能力及对初始位置误差的鲁棒性。     

动态指数平滑模型在网络流量预测中的研究

网络流量预测是网络性能管理的一个重要组成部分,一种好的预测模型能比较准确地判断网络流量的发展趋势,对网络管理起到推进作用.提出了将最速下降迭代法应用于指数平滑模型的方法,以预测误差平方和(SSE)最小为目标,构造并自动生成了最佳平滑参数,使网络流量的预测模型得以优化,增强了指数平滑模型对时间序列的适应能力,较好地解决了指数平滑预测模型中,平滑参数靠检验确定且为静态,平滑初值难以确定并导致预测偏差等同题.通过分析,证明了此模型能够较准确地预测出网络的流量,使网络管理人员对网络的性能状态有整体的把握并且能够较好地对网络性能进行监测控制,从而提高了网络的服务质量.     

信息量法在库岸地质灾害区域预测中的应用

地质灾害区域预测是灾害防治的重要依据.信息量法是目前常用的地质灾害区域预测方法,传统的信息量法只是考虑了水系发育程度的影响,没有充分考虑渗流的作用.采用透水性作为考虑渗流影响的标志,根据稳定分析的结果进行了状态划分,以丰都为例对岸坡地质灾害进行了区域预测,通过比较得出,不考虑渗流作用的预测存在一定隐患.     

预测偏差的LS-SVM预测控制

提出了一种基于预测偏差的最小二乘支持向量机预测控制模型.首先介绍了最小二乘支持向量机预测模型,研究了基于预测偏差的控制算法,并给出了基于预测偏差的最小二乘支持向量机预测控制结构.通过利用最小二乘支持向量机辨识被控系统模型,同时预测系统的未来输出,然后用预测偏差控制算法进行滚动优化和反馈校正.仿真实例中,针对同一系统与基于预测偏差的RBF网络预测控制进行对比分析,表明该模型对系统的预测结果有更好的控制作用,并具有一定的抗干扰能力,有效地提高了预测精度.     

非线性系统的神经网络广义预测控制

研究了神经网络广义预测控制方法在非线性系统中的应用,基于BP网络构造神经网络预测器,利用非线性系统的开环输入输出数据离线训练神经网络,根据拟牛顿BFGS优化算法使得二次型性能指标函数达到最小,得到了最优的控制序列。同时给出了神经网络广义预测控制算法的步骤,讨论了提高系统鲁棒性的措施。仿真结果表明,这种神经网络预测控制算法具有响应速度快、控制效果好和跟踪精度高等特点。     

基于模糊评判的某行星转向机故障预测研究

为了实现对自行火炮传动系统的预测维修,以行星转向机为例,运用动态模糊综合评判的办法,提取引起行星转向机典型故障的关键影响因素,探讨了动态模糊判断矩阵和动态权重的确定方法,在此基础上确定了其动态预测模型,并用实例验证了模型的正确性。     

大型复杂装备费用预测有关问题探讨

本文分析了目前大型复杂装备的费用预测方法的研究和实践中常用的各种方法的优劣和适用范围,讨论了在大型复杂装备费用预测中急需解决的问题,并对费用预测方法的发展趋势作出展望,为大型复杂装备费用预测提供有效的方法论支持。     

基于MSOA神经网络模型的装备保障费用预测

引入基于多步骤优化方法(MSOA)神经网络模型用以预测装备保障费用。实验结果表明,与传统的ARIMA时间序列模型和常规BP神经网络模型相比,基于MSOA神经网络预测模型具有更高预测精度。因此,该模型是一种更有效的装备保障费用预测模型。