电力大系统振荡数据的可靠性挖掘算法

提出一种基于频谱包络特征提取和时频分析的电力大系统振荡数据的可靠性挖掘算法。构建了电力大系统数据传输和存储模型,对电力大系统中的数据进行频谱包络特征提取,以此为数据基础,对电力大系统数据信息库振荡数据的包络矢量实行高斯离散采样,采用决策树分类方法对时频分析后的振荡数据进行初步的数据筛选,采用时频分析和决策树分类方法实现对振荡的可靠性分类挖掘。仿真结果表明,采用该算法进行电力大系统中的振荡数据频谱包络特征提取,能有效挖掘出电力大系统中的振荡数据的分层结构特征和细节,数据挖掘精度较高,抗干扰性能较强。

运载火箭姿控系统三通道Simulink建模与仿真分析

以某运载火箭为例,介绍了将姿控系统数学模型转化为Simulink三通道仿真模型的方法和过程;在仿真过程中涉及到时变系数的瞬时时间固化法,分析由此引起的计算数据局部振荡,并提出解决办法;分析了用Simulink为该大型系统建模时所遇到的代数循环问题,并加以解决。

GPS接收机基带信号处理模块的FPGA实现

论述在GPS接收机三个功能模块中基带信号处理模块的具体作用。利用FPGA技术的先进性和软件无线电技术的灵活性开发出具有自主知识产权的功能模块。介绍其设计实现,着重于伪码生成器和NCO的实现,同时给出相关的仿真结果。

季度性用电需求预测的移动平均GM(1,1)模型

科学预测用电量需求对我国政府合理规划能源布局具有重要意义。文章针对我国季度用电数据的小样本振荡性特征,构建了基于二次移动平均和GM(1,1)模型的新型组合预测模型;通过模型仿真与性能比较,验证了新模型具有较好的模拟和预测性能,可以为季节性振荡用电需求预测提供一种有效的建模方法和预测手段。

基于正弦和的GM(1,1)幂模型在港口吞吐量预测中的应用

为有效预测具有振荡性质的港口吞吐量,提出基于正弦和的GM(1,1)幂模型(称为正弦和修正模型)。首先通过原始序列建立指数优化的GM(1,1)幂模型以描述总体趋势,然后利用正弦和描述残差中包含的周期性振荡规律,建立正弦和修正模型。利用该模型对广州港吞吐量进行预测,结果表明:该模型能够较好地描述具有周期振荡特征的港口吞吐量时间序列数据,预测精度都显著优于线性回归模型、GM(1,1)和指数优化的GM(1,1)幂模型,可将该模型用于具有振荡性质的吞吐量预测中。