【摘要】随着全球不可再生能源大量开发导致储量的急剧减少,各个国家和地区都在积极寻找和开发可持续利用的能源.风能,作为一种无污染、可再生资源,备受各国关注.在风能预测中,风速是关键参数之一.由于风速复杂多变的特性,准确的风速预测有助于风能并网发电时电力系统的可靠性、稳定性.为更有效地预测风速,本文提出了两种新的混合模型,这两种所提模型分别是：(1)基于小波分解和相关向量机相结合的短期风速预测模型.在 […]

【摘要】汇率是一国货币与另一国货币之间的兑换率。汇率对于一国经济发展有非常重大的影响力,随着经济全球化,这种影响力将越来越大。从2005年7月21日汇改之日起,人民币汇率从相对稳定进入持续波动阶段。我国微观经济体汇率风险意识不强,抗风险能力弱,外汇储备管理等一系列问题随之凸显出来。因此有必要对人民币汇率的预测方法进行研究,为准确预测人民币提供方法支持,进而为解决上述问题提供参考。本文首先就研究背景 […]

【摘要】为了实现铁路列车不断提速及向客运高速、货运重载、行车高密度的铁路技术发展目标，保障行车的安全性与乘车的舒适性，这就需要加强对轨道不平顺状态的管理和监测。传统轨道检测方法、专用轨检车以及轻型轨道检测小车等不太适合高速高密度线路的频繁使用，所以需要研究检测轨道不平顺的其他辅助手段。目前国内外常用的辅助手段是通过在高速的铁路列车上安装车载式轨道动态监测装置，通过检测列车在运行过程中水平、垂直两个 […]

【摘要】当病人有脑部疾病或其它神经系统疾病时,医生往往会借助脑电图检查来作为诊断依据。脑电图可以准确的反映很多脑部疾病,尤其对于癫痫,诊断更加准确。脑部疾病患者的脑电波中含有很多异常波形,这些异常波形主要由棘波、棘慢复合波、尖波、尖慢复合波等构成。早期临床上的脑电图检查主要是靠人工来读取识别脑电中的异常波形,这种方法非常费时费力,并且由于伪迹的干扰,脑电图医师判别有时也不尽相同。因此实现脑电图的自 […]

【摘要】发动机是车辆的核心部件,及时有效地发现并排除故障,对降低维修费用,减少经济损失,增加发动机工作时的可靠性,避免事故发生具有重大的意义。以某型号发动机为研究对象,运用测试技术、信号处理、小波分析、神经网络和模糊控制理论,提出了自适应模糊神经网络发动机故障诊断。首先建立了发动机故障信号采集试验台,在试验台上人工模拟四种工况,通过加速度传感器采集正常工况和异常工况的振动信号。再利用小波理论对采集 […]

【摘要】随着仪器技术与计算机技术的飞速发展,针对于机械设备的故障诊断方法变得丰富多样。电机电流信号分析法(MCSA)在近几年发展迅猛,由于其不受传感器位置因素限制等优势逐渐被广泛应用于机械设备的故障诊断中。MCSA方法最早基本都被应用在电机设备本体结构的故障诊断,但是将MCSA方法应用到电机拖动系统中对其机械运动部件进行故障诊断的很少。本文利用虚拟仪器技术设计开发了基于齿轮传动装置的故障诊断仪器, […]

【摘要】滚动轴承是旋转机械最常用的机械部件,目前对滚动轴承故障诊断领域的研究已掀起一股热潮,理论技术发展迅猛,研究成果层出不穷。而利用振动信号处理技术对滚动轴承进行故障诊断是比较理想的途径,本课题便是对基于振动信号处理法的滚动轴承故障诊断展开研究,详细阐述了信号去噪、峭度指标、小波理论、小波包能量分布等理论。提出了俩种信号处理方法用于故障诊断,方法一,提出结合峭度、小波及包络谱分析的方法用于滚动轴 […]

【摘要】变形监测涉及工程地质、结构力学、计算机科学等诸多学科的知识,它是一项跨学科的研究,并已发展为一门多学科交叉的边缘学科。主要包括两个方面的内容：首先是把握工程建筑物的稳定性,为安全运行诊断提供必要的信息,以便及时发现问题并采取措施；其次是科学上的意义,包括变形的机理,进行反馈设计以及建立有效的变形预告模型。在变形监测方法和技术进步的同时,获得的监测数据也越来越丰富,这些监测到的数据可以为变形 […]

【摘要】自2007年中央财政开展保费补贴试点以来，我国农业保险在保监会的积极推动下实现了跨越式发展。但是由于信息不对称引发的逆向选择与道德风险问题，造成了传统农业保险的交易成本普遍较高的局面，阻碍了农业保险的发展。20世纪90年代开发的作物区域产量保险（Area-basedCropYieldInsurance）可以有效地避免保险中出现的逆向选择和道德风险问题，在实践中受到各国的青睐。试点区域产量保 […]

【摘要】叶绿素是一类与光合作用有关的最重要的色素。光合作用是通过合成一些有机化合物将光能转变为化学能的过程。叶绿素从光中吸收能量，然后能量被用来将二氧化碳转变为碳水化合物。叶绿素含量与植被的光合能力，发育阶段以及氮素状况有较好的相关性,是氮胁迫,光合作用能力和植被发育阶段的指示器。植物叶片的水分含量则是表征植物水分信息的重要生理指标,在植物生理和抗旱性研究中有着广泛的应用。因而，即时准确地了解植物 […]