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。     

圆锥形管道中的瞬变流分析

根据非稳定流的一维流动理论,对圆锥形管道中的瞬变流动进行了分析,推导出了适用于圆锥形管道的连续性微分方程和运动微分方程,给出了这两个方程的有限差分解法,同时对计算结果进行了相对误差的对比分析.分析结果表明,采用该文的方法来进行分析计算可以有效地减小误差.     

图像跟踪系统中机动目标预测的实现

针对装甲车上的图像跟踪系统,提出了一种机动目标预测方法.将目标的运动分解为两部分,即全局运动和局部运动,并根据各自的动态特性分别进行预测.以局部运动预测为重点,通过对机动目标跟踪技术的研究,建立起性能优良的跟踪滤波器,并将其扩展到预测滤波器中对目标的未来运动状态进行预测,从而提出了"交互式多模型预测算法".仿真结果表明,该算法具有预测精度高、自适应能力强的特点,同时给出了计算方法.     

战斗部虚拟试验贝叶斯线性校准预测方法

聚能装药战斗部射虚拟试验中,射流穿深对靶板材料模型参数较敏感。为建立较准确实用的射流穿深预测模型,提出一种贝叶斯线性校准方法,建立物理过程真实值、模型预测值和试验测量值间的统计关系,结合有限的试验数据,校准未知模型参数。实例分析表明,该方法可较好地解决包含各种不确定性的大型复杂计算模型的参数校准问题。     

灰色预测GM(1,1)模型及其改进与应用

介绍了灰色预测的基本原理和常用GM(1,1)模型及其适用性判断方法,针对GM(1,1)模型中背景值的取法,提出了一种自动寻优定权的改进措施,通过实例对比分析,应用效果良好。     

谈火灾统计与消防监督

根据火灾统计数据 ,利用一元线性回归数学模型 ,预测火灾发展态势 ,用于指导现实消防监督工作     

基于合成孔径原理目标散射测量中的运动误差补偿

在应用基于合成孔径原理的水下目标散射特性测量新方法时,目标总会存在偏离匀速直线的运动误差,导致图像散焦甚至无法成像,从而不能得到目标二维散射特性.针对上述问题,从水下目标的六自由度运动误差入手,分析运动误差对成像的影响,采用基于运动测量系统的逐点运动补偿方法对回波信号进行处理,给出了计算机仿真试验结果.仿真试验得到了较好的成像结果,验证了运动补偿的有效性.     

高含硫气井井筒硫沉积的预测方法

近年川东气田的几口碳酸岩气井在开采过程中出现较为严重的硫沉积,有的甚至被硫堵塞停产,对这些气井的硫沉积进行精确的预测和有效的管理就显得至关重要.提出了一个新的解析模型,把硫的溶解度作为温度、压力及流态的函数,结合压力与温度的藕合,应用颗粒受力分析来预测含硫天然气开采中的气井井筒硫沉积,其预测结果与实际相符,可作为井下除硫处理、洗井作业、优化完井及开采速度等设计的基础.     

一种基于关联度的跳频频率预测方法

对跳频通信进行有效干扰的关键在于对跳频信号频率进行较准确的预测.根据跳频频率序列的混沌特性,并基于混沌系统相空间重构思想,提出了一种基于关联度的跳频频率预测方法,以达到具有较高有效预测概率的目的.仿真实验结果表明,在一定的预测精度要求条件下,该预测方法具有较高的有效预测概率,对跳频通信对抗研究具有借鉴意义.     

水下纯方位目标运动分析的UKF滤波算法

Unscented卡尔曼滤波(UKF)是一种新的非线性滤波算法,在U变换(unscented transformation)的基础上,获得纯方位条件下的UKF算法.最后,针对水下纯方位目标运动建立系统模型并进行仿真,仿真结果表明,UKF的滤波精度、稳定性和收敛时间都优于EKF,还可避免计算烦琐的Jacobin矩阵或Hessian矩阵,给计算带来了极大的方便.