基于SVM的混沌时间序列分析

支持向量机是一种基于统计学习理论的新的机器学习方法,该方法已用于解决模式分类问题.本文将支持向量机(SVM)用于混沌时间序列分析,实验数据采用典型地Mackey-Glass混沌时间序列,先对混沌时间序列进行支持向量回归实验;然后采用局域法多步预报模型,利用支持向量机对混沌时间序列进行预测.仿真实验表明,利用支持向量机可以较准确地预测混沌时间序列的变化趋势.

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多点固支矩形板弯曲问题的精确解

本文基于M.Levy解,用加补充项的方法研究多点固支矩形板弯曲问题的精确解。文中给出了典型算例,并用有限元法验证了解的高精度和可靠性。

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针对国产某牌ZL40型装载机所发生的桥壳断裂现象，通过事故分析和强度校核，从中发现了一些设计和制造方面存在的问题，提出了桥壳改进的意见。