残差域加权ACF基音周期检测算法

针对传统自相关(ACF)基音周期检测算法存在较多的倍频和半频错误,文章提出一种基于线性预测残差域加权ACF基音周期检测方法。首先对语音信号中心削波,减小共振峰的影响;而后进行线性预测分析获得残差信号,对其求自相关值和循环幅度差(CAMDF)值,以CAMDF的倒数值为权重加权ACF进行基音周期检测;最后通过基音平滑算法对提取的基音轨迹进行后处理。仿真实验表明,该算法可降低基音提取的倍频和半频错误,提高估计精度。     

一座小型建筑空调动态负荷的ANN预测研究

人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)是一种崭新非线性建模和预测方法,具有良好的非线性品质和极高的拟合精度。在前人研究的基础上,针对一座小型建筑物建立了其空调动态负荷预测的BP模型。为克服常规BP训练算法的缺陷,提出了一种改进的遗传搜索算法,结果证明是一种高效实用的算法。     

反射射线追踪技术在城市场景多径预测中的应用

多径效应是影响通信、导航系统性能的关键因素,其不仅影响信号传播的功率衰落,还会引起信号时延、频移、极化等参数的变化,导致通信、导航系统性能下降。针对多径效应,提出基于虚拟源树、环境分区处理、背向检测等加速技术的反向射线追踪算法进行快速三维路径追踪,准确预测多径信号的损耗、时延分布。在此基础上,以城市场景为例进行算法仿真,并对任意尖劈绕射算法进行深入研究。以信号在简易街道传播为例,对比分别利用所提算法原理的MATLAB程序和利用Wireless Insite仿真得到的反射路径与功率分布,验证了算法的有效性。     

作业名层次化聚类算法预测作业运行时间

预测作业的运行时间有益于提升系统的调度性能,而聚类有助于训练出更好的预测模型。传统的聚类算法很难将相似的作业名聚类,为了将相似的作业更好地聚类,通过分析其组成成分的语义重要性,构建字母-结构-数字的作业名层次化聚类算法。以两台超级计算机的真实数据为例,实验结果发现,应用此算法聚类后的数据训练模型的预测精度相较传统方法有一定的提升,整体预测精度为70%～80%。     

面向作战任务的弹药消耗预测模型研究

针对战时弹药供应存在断供以及盲供问题,从实战情况出发,按照宏观把握与微观分析相结合的思想,在重点分析弹药消耗规律与补给特点的基础上,建立了基于消耗规律的战时弹药预测模型．以红蓝双方对抗演习为背景,以影响弹药消耗与补给的各类因素为落脚点,通过数值计算与结果对比分析,验证了预测方法的有效性,一定程度上为指挥员宏观层面上整体把握弹药消耗规律,快速制定弹药补给方案提供了重要的辅助支撑作用．     

基于RBF神经网络的军事物流设施规模预测

确定合理的军事物流设施规模对于成功实施军事后勤保障十分重要。提出了基于RBF神经网络的军事物流设施规模预测模型的建模方法,该方法旨在确定军事物流设施规模与其影响因素之间的非线性关系;采用算例说明了基于RBF神经网络的军事物流设施规模预测的具体做法,对军事物流设施规模的确定具有指导意义。     

基于支持向量机和遗传算法的末敏弹系统效能参数优化设计

末敏弹是一种先进的新型弹药,由于其结构复杂,影响因素多,所以对其进行全面的系统优化设计比较困难。文中探讨了基于支持向量机的末敏弹命中概率预报模型的建模方法,并采用遗传算法对系统效能参数进行了优化,获得了影响系统效能的几个主要因素的合理搭配,为末敏弹的系统效能研究提供了依据。     

一种新的近空间GPS信号多路径估计方法

结合GPS多路径信号模型及其相关函数的特点,在研究基于TK(Teager-Kaiser)算子的近空间多路径估计算法的基础上,提出了一种新的更为简洁的GPS信号近空间的多路径估计算法,并通过仿真验证了算法的有效性。仿真结果表明,该算法能以高分辨率准确地估计GPS信号近空间的多路径模型。     

基于SF-REM的齿轮箱剩余寿命预测方法研究

剩余寿命预测是视情维修决策的重点和难点.针对工程实践中历史数据少、模型参数估计精度低的问题,建立一种基于随机滤波(SF)的齿轮箱剩余寿命预测模型.该方法采用递归期望最大化(REM)算法对模型参数进行递归更新,推导极大似然估计方法的参数递归更新过程,最后经实例验证模型的有效性和实用性.     

地空导弹发控系统寿命预测的组合模型

将灰色系统理论和BP神经网络有效地结合起来,建立了灰色BP神经网络的组合预测模型,并采用遗传算法对该模型进行优化。为了验证优化后模型的有效性,采用灰色BP神经网络的预测结果进行对比分析。实际数据的预测结果表明,优化之后的模型比单独采用灰色BP神经网络,具有更小的均方差(MSE,Mean Square Error),对发控系统剩余寿命(RUL,Remaining Useful Life)也具有更高的预测精度。