海洋环境水下电磁场基本特性及抑制方法研究

目的掌握环境水下电磁场的基本特性以及适宜的降噪方法。方法从时域、频域、相关与极化等方面对某海域进行分析,并对得到的大量海洋环境水下电磁场特性进行总结,基于分析结果,研究自适应线谱增强技术在海洋环境水下电磁场抑制方面的应用。结果海洋环境水下电磁场具有一定的规律性和随机性,利用自适应线谱增强技术,信号强度增加了6 dB。结论通过对环境电磁场基本特性以及抑制方法的研究,可以对舰船测试中环境电磁场的影响程度进行评估,并提高目标的探测能力。     

基于WRF-CMAQ模式的非线性预报模型研究

文章基于WRF-CMAQ空气质量数值预报系统,对石家庄地区未来3 d逐小时SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(10)和PM_(2.5)6种污染物浓度进行预报,选取2014年5-11月市区7个国控点的监测数据对模式预报能力进行评估检验。结果表明,CMAQ模式预报系统对CO的日均浓度预报准确率较高,而对其他污染物浓度的预报均有不同程度高估,其中PM10的预报效果相对较好,对SO_2、NO_2和PM_(2.5)这3种污染物浓度的预报值均明显大于观测值,O_3的预报效果最差。这与石家庄市排放源清单的不确定性及污染物日浓度变化幅度较大有关。为提高模式预报的准确性,采用非线性自适应偏最小二乘回归滚动法建立订正模型对逐小时污染物浓度预报值进行订正,结果明显改善了CMAQ模式预报值,对县市级的精细化预报有一定指导意义。订正结果对首要污染物PM_(10)和PM_(2.5)浓度的日变化特征表征较好,日变化曲线及波峰波谷值与观测结果基本一致,订正后的污染物浓度能反映出其在石家庄的区域分布特征,有利于预报分析不同天气背景下污染物的空间分布特征及输送变化过程。     

抗差自适应Kalman滤波在动态变形监测中的应用研究

抗差自适应Kalman滤波算法中,抗差等价权矩阵和自适应因子的计算,要求观测信息具有多余观测量且准确可靠,但在动态变形监测应用中,通常滤波观测值仅为三维坐标且存在较强噪声和粗差的影响.为此,先对该算法中的自适应因子和抗差等价权矩阵的计算进行研究和改进,然后计算了某高速公路边坡的GPS动态监测数据.结果表明,抗差自适应K...     

基于模糊神经网络的A2/O工艺出水氨氮在线预测模型

采用厌氧/缺氧/好氧污水处理系统(A2/O)对人工合成污水进行处理,并利用人工神经网络(ANN)模型和自适应模糊人工神经网络(ANFIS)模型对A2/O处理污水的过程进行仿真模拟.在MATLAB环境下,选取可在线监测的水力停留时间(HRT)、进水pH值(pH)、好氧池溶解氧(DO)和混合液回流比(r)作为输入参量,系统出水氨氮浓度(NH4+eff)为输出量,建立在线预测模型.结合自适应模糊C均值聚类算法,确定ANFIS模型的模糊规则数及最优运行参数,对实验数据进行仿真预测.结果表明,与ANN模型相比,ANFIS模型的仿真输出值与实际值的拟合程度更高,相对误差在6.45%之内,平均绝对百分比误差(MAPE)为2.8%,均方根误差(RMSE)为0.1209,相关系数(R)达0.9956.模型训练过程中所得到的三维曲面图,可直观的反映各因素与出水氨氮浓度之间的非线性函数关系,为A2/O系统的高效稳定运行提供指导.     

论智能分析技术在视频监控系统中的集成应用

在视频监控飞速发展的今天,视频监控画面的海量信息大大超过了人力有效处理的范围已经成为客观事实。智能视频分析系统以数字化、网络化、智能化、集成化视频监控为基础,用户可以设置某些特定的规则,系统自动识别不同的物体,同时识别目标行为是否符合这些规则,一旦发现监控画面中的异常情况,系统能够以最快和最佳的方式发出警报并提供有用信息,从而能够更加有效地协助安全人员处理危机,最大限度的降低误报和漏报现象,切实提高监控区域的安全防范能力。可以看出,智能视频分析系统的应用充分体现了智能分析技术在视频监控中的重要作用。     

判决反馈自适应滤波应用于CDMA系统中的单频干扰抑制

针对扩频接收机中窄带干扰抑制中已有结构和算法的优缺点，提出一种在滤波器输入和权值修正中均利用判决值的判决反馈方案，并对常规、采用软判决和采用硬判决三种情况的单边预测型结构和常规最小均方误差（ＬＭＳ）算法、可变步长ＬＭＳ（ＶＳＳ）算法和变步长变动量因子ＬＭＳ（ＶＳＶＭＳ）算法三种算法进行了计算机模拟。结果表明，此判决反馈方案对抑制单频干扰在性能上比已有结构有明显改进，且软判决比硬判决性能略优，算法以     

基于自适应网络模糊推理方法在河道洪水预报中的应用

对于易受洪灾的地区而言,快速而准确的洪水预报非常重要,能够为洪水预警消息的发布提供更长的先导时间,从而为可能受灾地区的人们提供更充足的时间以采取相应的防洪措施或安全转移。 常用的预报模型包括基于物理性模型和基于系统技术模型。尽管物理性模型能对洪水形成的物理过程提供很好的解释, 水文学家并不愿意使用它们,因为模型中参数的率定是比较复杂的。因此,一种基于纯数据集的黑箱技术已被广泛采纳。常用的黑箱模型包括线性模型(LR)、自回归移动平均模型(ARMA)和人工神经网络模型（ANN）等。 在当前的研究中,一个相对新颖的黑箱模型--基于自适应网络的模糊推理系统（ANFIS）被用来对长江某河段的洪水进行预报。与此同时,一个线性回归模型（LR）用来作为ANFIS模型的对照。在构建ANFIS中,混合学习算法 (即误差反衍（BP）耦合最小二乘法（LSE）) 用来训练模型的参数。此外,为避免出现过度训练现象,原始数据集基于统计特征值划分成3个子集：训练集、测试集和校正集。当对ANFIS模型训练时,测试集用来帮助控制训练代数。结果表明,ANFIS的预报效果优于LR模型。分析认为ANFIS能够提供预报精度是因为其采用了局部拟合技术,通常它会优于LR模型所采用的全局拟合技术。最后,对本研究而言,最适合的ANFIS模型是输入量为梯形的成员度函数。     

矿井主风机不停风倒机系统最优控制研究

为解决矿井停机切换主要通风机过程中引起的井下风量波动很大,易造成瓦斯积聚等引发的安全问题,提出1种基于智能控制的主通风机稳风切换系统.建立动态风机倒机数学模型,提出基于改进粒子群算法优化的模糊自适应PID的控制方法,并应用MATLAB进行仿真实验,结果表明:控制方法控制效果明显,在系统运行的120 s内,井下风量波动始...     

冲击环境后峰锯齿脉冲试验条件自动寻优方法

目的 通过自动寻优制定冲击环境后峰锯齿脉冲试验条件,避免冲击“过试验”。方法 根据冲击响应谱的基本原理和谱型特征,提出利用对数距离量化评价2条谱型的吻合度。对冲击环境和后峰锯齿脉冲分别进行冲击响应谱分析,将2条冲击响应谱之间的对数距离最小作为优化目标,将后峰锯齿脉冲的波形参数作为优化参数,基于自适应差分进化算法,提出冲击环境后峰锯齿脉冲试验条件自动寻优方法。结果 将所提方法分别应用于模拟冲击环境和实测冲击环境,均获得了合理的后峰锯齿脉冲试验条件,验证了所提方法的正确性。结论 提出的基于自适应差分进化算法的冲击环境后峰锯齿脉冲试验条件自动寻优方法正确可行。     

基于Delaunay三角网和地理加权回归的降水空间异常探测方法研究

针对目前已有的降水资料质量控制方法适应性差,降水数据难以模拟局地降水规律的问题。以湖南省为实验区域,利用1985~2014年夏季降水观测数据,定义局部地理空间内降水量发生显著偏离的气象站点为异常,发展了一种结合Delaunay三角网和地理加权回归的降水空间异常探测方法。该方法通过构建不规则三角网来获取各个区域之间稳定合理的地理邻近关系,根据空间邻近关系获取自适应回归带宽,并纳入地理加权回归模型进行计算,最后根据回归残差项的统计分布性质开展空间异常度量与分析。实验表明该方法能有效检测出降水空间异常,可应用于降水数据二次处理时的质量控制阶段,有助于进一步探索局部地理空间内的降水规律。