宁亚楠
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 供职机构：山西大学数学科学学院更多>>
- 发文基金：山西省高等学校科技创新项目博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：理学金属学及工艺更多>>
- 基于CBS-GM的时序数据短期预测方法被引量：1
- 2014年
- 介绍了时序数据常用的参数回归和非参数回归方法,分析并比较了各自的优势和局限。结合这些特点提出一种基于B样条系数(CBS)与灰色模型(GM)的组合预测方法CBS-GM。此预测方法兼有参数和非参数的优点,具有较强的适应性和稳健性。最后将提出的方法应用于实际数据(常规数据和含异常值数据)。结果表明,综合预测精度和速度,CBS-GM相比于GM(1,1)、ARMA、BP神经网络和SVM等4种常用预测方法具有一定优势,是一种实用、高效的短期预测方法。
- 宁亚楠姜高霞
- 关键词：非参数回归组合预测
- 双辊铸轧Al-10Mg铝合金凝固组织的模拟及实验对比研究
- 2022年
- 基于金属凝固基本方程和元胞自动机方法的基本原理,建立了双辊铸轧宏观-微观耦合数学模型,对铸轧辊咬入点之前的Al-10Mg铝合金连续凝固过程进行数值模拟,得到了铸轧过程中Al-10Mg铝合金的凝固组织形貌、一次枝晶半径、二次枝晶间距,并预测了所制楔形带坯的力学性能。为了验证模拟结果的可靠性,对铸态试样进行金相检测及拉伸测试。结果表明:模拟得到的凝固组织晶粒大小、各晶区的分布特征、枝晶间距以及铸轧带坯屈服强度与实验结果基本一致。
- 马腾郝维新孙晓思宁亚楠
- 关键词：双辊铸轧元胞自动机凝固微观组织力学性能
