基于BP神经网络和AR模型的人口预测

利用MATLAB编程软件,分别建立BP神经网络和AR模型,采用全国出生率,死亡率,老年抚养率等9个指标作为样本,分别对BP网络和AR模型进行训练,预测5年后的人口数量.结果表明这两种方法预测人口均是可行的,效果较好,误差很小,但是AR模型较适合线性预测,而BP网络适合较非线性预测.     

对AR模型参数估计法的探讨

对ＡＲ模型的估计方法很多 ,如Ｂｏｘ矩估计法、Ｂｕｒｇ法、Ｍａｒｐｌｅ法 ,但这 3种方法各有优缺点。Ｂｏｘ矩估计法速度快、精度低 ;Ｍａｒｐｌｅ法精度高 ,但速度慢。如何提高Ｂｏｘ矩估计法的精度 ,使之更实用可行 ,本文进行了讨论。1　基本思想设一个Ｐ阶ＡＲ模型为 :ｘｔ =ｗｔ-ａ1 ｘｔ- 1 -ａ2 ｘｔ- 2 -… -ａｐｘｔ-ｐ,(1 )ｗｔ 为白噪声 ,其方差为 :σ2 ｗ =Ｅ(ｘｔ ａ1 ｘｔ- 1 … ａｐｘｔ-ｐ) 2 ,(2 )方差最小的必要条件 : σ2 ｗ ａｉ =0 ,(3)则Ｒ^ｉ ａ^1 Ｒ^ｉ- 1 … ａ^ｐＲ^ｉ-ｐ =0 ,　ｉ =0 ,1 ,2 ,… ,Ｐ ,(4)…     

AR模型在预测中的分析

在条件期望和一步预测的理论基础上分析了AR模型特,量,对AR（1）与AR（p）模型在随机过程的预测性能特别是预测条件方差进行探讨,分析其参数对模型的影响．     

基于AR(p)模型的渭河水质预测

对溶解氧序列的检验结果为平稳序列及非白噪声序列,结合水质标准,建立AR预测模型,预测水质所处状态,从而指导工农业生产及水质治理.     

基于季节性AR（P）模型的水质预测

自回归模型的建立是基于序列平稳性的假设,只能描述平稳序列的统计特性,而水质的月监测数据序列往往具有季节性变化的现象．文章介绍了平稳过程的相关理论及其检验方法并应用到黄河潼关、三门峡断面的水质序列的检验中,检验结果为非平稳序列,且序列具有明显季节性（月份）变化的特性．为此尝试建立季节性AR（P）模型来捕捉黄河水质的季节性变化规律,实践表明该模型预测总体效果是较为满意的．     

三重筛选测试

一天,苏格拉底遇到一位熟人,熟人问:你知道我刚刚听说你朋友发生什么事情了吗?等等,苏格拉底答道。在你说出我朋友的事之前,何不稍等片刻,让我对你想说的内容进行过滤。我把它叫做‘三重筛选测试'。第一重滤网是‘真相'。你能百分之百确定你的消息是真事吗?     

基于AR模型的WSN流量多步预测算法研究

针对WSN流量预测,基于AR模型提出一种WSN流量双卡尔曼并行递推预测算法,该算法使用两个Kalman滤波器,交替进行AR模型参数的递推辨识与时变数据中真实值的最优估计,根据序列数据的最新信息实时修正AR模型参数进行动态预测。同时针对大步长的流量预测,引入滚动修正思想,克服动态预测算法存在间隔时间过长的缺点,降低多步预测误差。实验研究表明,利用研究的双卡尔曼并行递推算法使用AR模型进行多步预测,从原理设计和实现算法上,实现了WSN流量的准确预测。     

基于JND和AR模型的感知视频编码方法(英文)

为了达到减少比特数同时保持画面质量的目的,提出了一种基于最小可视失真(JND)和自回归(AR)模型的感知视频编码方法.首先,设计了基于JND的纹理分割算法,建立了空时JND模型,以MB为基本单元,通过计算其JND能量并与阈值做比较,用以分割出视频序列中的纹理区域.然后,开发了AR模型来合成纹理区,在使用最小二乘法计算出AR模型的参数后,用相邻的前后参考帧对应像素的线性插值来生成重构像素.最后,为了检验所提方法的效果,将其与H.264/AVC视频编码系统做比较,用不同的视频序列实验来验证所提方法的有效性.实验结果显示,对于具有不同纹理特点的实验序列,所提方法可以在保持感知质量的同时将比特率减少15%～58%.     

基于OSD的动态测试模型及其应用

随着面向对象开发思想广泛应用到大规模的软件中,相应的对面向对象软件测试技术也提出了新的更高的要求.面向对象软件测试技术与传统软件测试相比,在测试步骤上基本相同,但是测试的思想截然不同,它的测试重点放在了类的测试问题上,与传统的单元测试相对应.因此,重点研究和探索了在类测试阶段,对于基于OSD动态状态测试模型的构造方法及其应用.     

后向线性预测器与AR模型的统一性

基于一平稳随机信号的后向线性预测器及其AR参数模型,研究它们的统一性.理论研究结果表明：对于一平稳随机信号的m阶后向线性预测器的最小均方误差Jmin等于m阶AR模型激励白嗓声的能量.     

AR模型的递推预报公式解的显示表示

给出AR（p）模型的递推预报公式xt（τ）=∑Pj=1φjxt（τ-j）的解的显示表示，即表示为P个观察值xt,xt-1,…，xt-P＋1和模型参数φ1，φ2，…，φP的关系式。     

基于AR功率谱分析的砌块成型机振动特征研究

引入AR功率谱研究液压马达驱动机械偏心和差动液压缸两种激振模式砌块成型机的振动特征,探讨砌块成型机工作参数优化的新方法.实验中,采集系统振动加速度信号,建立基于时间序列的AR功率模型,并比较分析不同工作参数下的AR功率谱特征.结果表明:液压马达驱动机械偏心激振模式对压力参数较流量参数敏感;而差动液压缸激振模式对压力和流量参数的敏感程度都高于机械偏心激振模式,由此获得了不同激振模式下的最佳工作参数组.     

基于相位同步与AR的运动想象脑电信号特征提取研究

运动想象脑电信号的特征提取对脑-机接口研究者是一大难题。针对该问题,介绍了一种相位同步和AR模型系数相结合的特征提取方法。该方法对采集的脑电信号进行Hilbert变换计算脑电信号的相位同步特征,选用Burg算法对滤波后的脑电信号进行AR模型谱估计,比较6阶和8阶功率谱密度,求出AR模型的系数为6。采用支持向量机对两种特征组合的14维特征向量进行分类。分类结果显示在Trail的3s~7s期间,相位同步与AR模型系数相结合的特征提取平均分类正确率为82.58%,最高分类正确率达到了88.96%,优于传统的小波变换和共空域模式特征提取方法。实验结果也表明相位同步特征提取的最佳时间为Trail的3s~7s期间,该方法为BCI研究运动想象脑电信号的分类识别提供了有效手段。     

制作DNA双螺旋结构模型实验材料的筛选

本文针对制作DNA双螺旋结构模型实验的不足之处,应用塑料片、纸、绳子等材料进行了对比筛选。     

基于AR法的输电塔线体系三维空间风振反应分析

基于某220kV羊角输电塔线体系,采用线性滤波法中的自回归（AR）模型,考虑结构节点间的风速时程相关性,利用MATLAB与VISUAL C＋＋语言的混合编程技术,建立了输电塔线体系的三维空间分析模型,并对输电塔线体系的风振反应进行分析。计算结果表明：该方法具有良好的稳定性和计算效率。对于同风向下的单塔和塔线体系而言,塔线体系的风振响应较弱。通过对比分析单塔、塔线体系及两种规范的风振系数差异,说明采用规范计算风振系数值是偏于保守的。     

基于虚拟仪器的测试技术实验教学系统建立

为了让学生对测试系统有全面的认识并具有一定的综合测试能力,搭建了基于虚拟仪器的综合实验教学系统。采用传感器系统实验仪构成动态振动测试单元,并用计算机数据采集系统对信号采集,在虚拟仪器平台上对采集信号进行分析、处理和结果输出。通过LabVIEW编程,实现周期信号的合成和分解,使学生理解傅里叶系数的物理意义和频谱的概念、特征。     

基于非线性组合模型对石油价格的预测

鉴于石油在国民经济中的重要地位及其对金融市场的重要影响,提出新的非线性组合预测模型:HP滤波-AR模型-ARMA模型,使用HP滤波将原序列分解成两部分即周期性波动序列和趋势要素序列。根据两个序列的不同性质,对趋势要素序列建立AR模型,然后建立随机周期性波动序列,对随机周期性波动序列建立ARMA模型。将两个预测值之和与原序列比较,同时将该模型与其他模型进行对比。对比结果表明,预测精度高于其他模型。     

基于AR技术的智能景区导览系统研究

我国旅游业的蓬勃发展,使现代化信息技术在旅游业中的智能化应用不断增多,AR技术作为旅游产业发展中的一种重要技术,极大程度地推动了旅游产业的智能化、信息化转变。本文阐述了AR技术在智能景区导览中的应用现状,分析了基于AR技术的智能景区导览系统特点,并对基于AR技术的智能景区导览系统进行了深入的研究。     

基于语义的Web服务筛选中间件模型及其UML建模

在当前的WebService应用研究中.服务的查找筛选己成为研究的热点.Web服务发现的研究目标是检索效率和自动化程度的提高,语义描述和逻辑推理则是达到该目标的有效途径.本文介绍了语义Web服务,并提出了一种应用语义Web服务筛选算法的Web Service中间件模型,并对中间件模型的服务筛选过程用UML时序图表示,该模型提高了服务查找的查全率和查准率.     

元模型存储测试的设计与实现

测试元模型在模型驱动的测试中居于核心地位,在测试过程中保证测试元模型能够被正确地存储与读取是非常重要的。借助于JUnit这一通用测试框架,对测试元模型的存储与读取功能进行了单元测试。在明确测试需求的基础上,提出了测试用例的设计方法与测试结果的判定原则,并结合实例进行了说明。最后讨论了测试的具体实现和相应的测试结果。