GPS盲区三维定位技术的研究

研究基于MEMS的加速度传感器的原理,对组合导航系统的工作原理和关键技术进行分析。采用惯性导航算法获得三维移动的位移,并且结合GPS系统定位,研制出GPS盲区内移动目标的三维定位终端;实现了GPS盲区的较高精度和可靠性的三维移动物体定位,有较好的容错性和环境适应性,具有实际使用价值。

一种改进的组合SOFM-SVR股票价格预测模型

股票市场价格预测一直以来都被认为是金融时序预测领域的一项具有挑战性的工作。综合回归支持向量机SVR和自组织特征函数(SOFM)技术,并引入基于过滤的特征选择算法确定重要的输入变量,在SVR核函数的参数选择上采用粒子群优化算法(PSO)。SOFM算法将训练样本聚类,然后分别应用SVR来预测股票价格走势。最后应用上海A股的浦发银行日数据来做股票价格日预测,实验结果表明,经过改进的SOFM-SVR模型与之前的SOFM-SVR模型相比,在预测精度和训练时间上都有了较大的提高。

支持向量机与时间序列预测综述

对近年来基于支持向量机的时间序列预测算法研究现状进行了综述。时间序列预测是一个极其富有挑战性的研究领域,具有广阔的应用前景,同时支持向量算法是有着巨大潜力的工具,必将在不久的将来在该领域取得突破性的进展。考察了支持向量算法中数据集和预处理、核函数、参数选定、预测评价指标以及支持向量算法总体框架的改进等几个方面研究状况,认为当今研究趋向于支持向量算法与各种人工智能算法的结合。

无线传感器网络DV-Hop定位算法误差分析

无线传感器网络的诸多应用中,通常需跟踪与定位监测范围内的特定物理目标。目标物的精确定位是无线传感器网络在地质、环境监测和军事等领域的成功应用之关键。目前,GPS系统是技术较为成熟且应用领域最为广泛的定位系统,但其存在用户端高耗能、外型体积大和高成本以及固定基础辅助设施支持等缺陷,适用于无障碍阻挡的环境,而无线传感器网络的使用环境多样化。距离矢量路由DV-Hop算法利用部分已知坐标信息的锚节点,确定无线传感器网络中的其他节点坐标。对DV-Hop的定位误差利用Rao-Cramer边界定理进行了深入的研究。