基于方根变换的灰色GM(1,1)改进模型

通过对原始序列作方根变换生成新数列并结合优化灰导数的方法,对灰色GM(1,1)模型进行改进,使模型的精确度大为提高.实例计算证明:改进后的模型比原模型的相对精度最大提高了7.88%,最小提高了1.58%,改进模型的实用性和可靠性均优于原始模型.

基于改进平方根变换的计数值FIMSE控制图

随着大数据时代的到来,越来越多的数据以区间值的形式来收集。考虑到数据是计数值模糊区间数据的情况,提出了基于改进平方根变换的计数值模糊区间均方误差(FIMSE)控制图,运用蒙特卡罗模拟法计算FIMSE控制图的平均运行长度,然后与传统的样本平均值控制图和不良率控制图进行比较。研究结果表明,计数值模糊区间均方误差控制图的监控效果优于传统的样本平均值控制图和不良率控制图。

基于改进平方根变换的VSI EWMA MSE控制图

为提高属性数据均方误差控制图的监控性能,基于改进平方根变换的属性数据,提出了一种可变抽样区间指数加权移动平均均方误差控制图.该图可以侦查过程均值和目标值的差异以及过程均值和标准差的偏移.利用马尔可夫链法计算平均报警时间,并设计了该控制图和固定抽样间隔的EWMA MSE控制图的最优模型.研究发现,VSI方案拥有更高的统计性能.

基于小波包变换及TRLMS抑制脉冲干扰的方法

为了解决航空无线电导航服务频段附近的脉冲干扰影响接收机工作的问题,并进一步提高全球导航卫星系统(GNSS)中的脉冲干扰抑制能力,提出了基于小波包变换及变换域最小均方根算法(TRLMS)来抑制脉冲干扰。通过最佳小波函数分解,跟踪定位脉冲干扰所处频带,并采用TRLMS自适应滤波技术取代常规小波包固定阈值方法对干扰进行抑制。仿真实验结果表明,所提方法相比其他的干扰抑制均方根误差更小,解决了有用信号丢失的问题,具有更好的干扰抑制性能。

物流园区物流需求的灰色预测研究——以重庆空港物流园为例

物流需求预测是物流园区整体规划的重要前提,准确的物流需求预测可以大大提高物流园区规划的科学性。灰色GM(1,1)模型利用累加生成后的新数据建模,容易找出数据变换规律,计算简便,具有所需样本数据少且预测效果较好的优点。文章以重庆空港物流园为例,选取基于方根变换的灰色GM(1,1)改进模型对重庆空港物流园的物流需求量进行预测,得出了2020年的预测值。研究表明,灰色预测模型具有对数据要求限制少、中短期预测精准等优点,适合对物流需求进行预测,该方法在物流园区物流需求预测中具有推广应用价值。

Γ分布φ值近似公式评析

水文频率计算中，对Γ分布的φ值，有时亦采用近似公式。讨论了几个主要的近似公式──立方根变换法所得公式和Campbell公式，对其近似性和应用范围作了分析。经比较得知，近似公式一般只适用于Cs较小时，否则会出现大的偏差，必须慎用。

一种改进粒子滤波目标跟踪算法

使用粒子滤波进行目标跟踪时,是用状态转移概率作为重要性函数,由于没有利用最新的观测信息,使得滤波效果不够理想。针对粒子滤波算法的这一缺陷,提出了一种改进粒子滤波算法,该算法利用平方根无迹变换获得重要性函数,解决了粒子滤波算法以状态转移概率作为重要性函数的不足,同时保证了滤波过程中的稳定性。理论分析与仿真实例结果均表明,该算法提高了滤波的稳定性和精确性。