针对水下平台与高空飞机的激光通信中有效通信时间短、使用信标光的捕获对准时间较长、链路不易建立的问题，设计了一套基于水下平台的高空飞机轨迹预报跟踪及指向系统。系统根据飞机发送的航行参数对飞机轨道进行预报，并驱动伺服电机进行跟踪指向。仿真分析了轨道预报算法的误差，并将轨道预报算法应用在实际实验中。实验结果表明，水下平台接收到航行参数后，能在2 s内建立上行通信链路。该算法能够在0.6 s内预测60 s内的轨道位置，误差小于350 m，对应的理论指向误差不超过0.51 mrad。通过比较指向电机的实时反馈与理论指向角，得到系统的指向误差为0.77 mrad。所设计的系统在满足通信指向精度的同时缩短了链路的建立时间，为水下平台与高空激光系统的猝发激光通信提供了具有高可靠性的保障。

强对流天气是发生最频繁、影响最广泛的气象灾害，造成了巨大经济损失，严重威胁人民和社会安全，更是航空航天和信息通信等技术领域的重大威胁。闪电作为全球性强对流天气的典型要素，对强对流具有重要指示作用，因此闪电探测和强对流预警预报成为天基遥感的重要任务之一。系统地总结了闪电危害，闪电探测体系的发展历程和现状，天基闪电光学探测的技术难点、实现途径和发展现状；同时详细阐述了我国FY-4A闪电成像仪技术实现途径及在轨应用成果。FY-4A闪电成像仪利用时间滤波、空间滤波、超窄带光谱滤波、星上时空域多维融合点目标检测等多维技术实现了天基闪电光学探测载荷的研制与在轨应用，国内气象部门和众多科研院所利用FY-4A闪电成像仪的闪电探测结果实现了强对流灾害的精确预警预报，产生了重大经济效益与社会效益。最后，针对目前闪电探测体系存在的问题，分析了我国未来天基闪电探测系统的发展趋势，为我国后续闪电探测发展提供了参考。

准确的光伏功率预测可以有效促进光伏发电的安全高效利用。针对现有方法预测精度不足的问题，提出一种结合奇异谱分解（SSD）、双重注意力机制和双向门控逻辑单元（BiGRU）时序建模的超短期光伏功率预测方法。首先利用SSD降低光伏信号的随机性和波动性；然后利用BiGRU网络对分解后的信号进行时序建模，并设计了一种同时学习特征序列和时序序列的重要性权重的注意力模块，对BiGRU网络提取的特征进行权重加权；最后经过决策层获得最终的光伏功率预测结果。实验结果表明，SSD和注意力机制可以有效提升深度时序模型的光伏功率预测精度，在不同季节和不同天气情况下均优于其他几种经典方法，具有较高的实用价值。

电网负荷预测对保证电能质量有着非常重要的意义。提出了一种利用时间序列分析预测电网在未来72 h内负荷变化的方法, 使电网调度部门可以了解用户负荷在短期内的变化趋势, 从而采取对应的调度策略, 来保证电能质量。此外, 还针对用户的负载类别进行了统计研究, 从而找出了在负荷高峰时段中使用占比较多的负载类型, 鼓励用户将该类型负载的使用转移到非高峰时段, 有利于实现负荷曲线削峰, 保证电网安全运行。最后将电网公司与智能物联网系统收集到的数据进行了实验验证, 其结果也表明了该方法的有效性。

现代社会新能源汽车的利用率越来越高，很多城市都开始推广新能源汽车，政府也开始重视新能源汽车的发展。对于整个配电网来说，对短期新能源汽车充电站的负荷的预测是很有必要的。文中提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN) 与量子遗传算法(QGA) -Elman 组合的模型对相似日新能源汽车充电站进行负荷预测。利用新能源汽车充电站所给的相似日的历史数据作为输入参数训练所建立的模型来预测次日的发电量。该组合模型在减小预测误差方面有所改进，研究的问题有一定应用价值。

为了在有限的太阳观测窗口内获得高质量的太阳光谱数据,需保证太阳进入观测窗口时仪器已完成自身预热。为保证仪器预热时间的一致性,需在轨实时预报预热开始时刻,需对每轨太阳开始进入仪器观测窗口的时间进行短时间高精度预报。详细介绍了一种由卫星平台当前广播时间和轨道瞬根推导预报时刻太阳角度的方法。利用该方法预报某一太阳同步轨道卫星本体坐标系下的太阳角度,并将预报结果与STK仿真结果进行比对。该预报方法在预热时间内的最大角度误差为0.5°,导致预热时间最大偏差为20 s,满足1 min的指标要求。分析了预报方法中的主要误差来源,为后续卫星载荷的在轨太阳角度短期预报提供了借鉴与参考。

针对数控机床热误差建模应用的时间序列算法受严重多重共线性的影响存在预测稳健性不足的问题，提出一种提升时间序列预测稳健性的方法。该方法将时间序列算法与能够抑制多重共线性的建模算法相结合，从而既可通过在模型中加入温度滞后值来提供更全面的温度信息，又可对温度滞后值引入的更为严重的多重共线性进行处理。文中以时间序列算法中的分布滞后(DL)算法、共线性抑制算法中的主成分回归(PCR)算法为例，采用主成分分布滞后(PCDL)算法建立了机床热误差补偿模型，并将其与DL算法的预测精度和稳健性进行了比较。结果显示，PCDL算法因为抑制了多重共线性的影响，其模型预测精度和稳健性远优于DL模型，预测精度提升了约9 μm。本文所述方法可为时间序列数据建模在不同领域内的应用提供参考。

为了对水处理过程中水质浊度进行实时、准确检测, 设计了基于红外光的散射浊度检测系统, 并提出一种聚类灰色融合的预测模型对水质浊度的变化趋势进行有效预测。利用890 nm波长的红外发光二极管作为发光器件, 光敏二极管作为接收器, 检测装置响应时间短, 零点误差小。采用灰色预测算法和聚类融合的方法对传感器所采集的数据进行处理, 将聚类融合处理后的数据作为灰色预测控制的输入数据, 灰色预测控制的输出数据与融合数据进行对比分析, 确定预测浊度值。通过实际项目进行了数据跟踪和运算, 聚类灰色融合算法的浊度预测输出值和实测值的平均误差值为0.008 7 NTU, 聚类灰色融合算法预测性能优于单一的灰色预测算法, 能够保证水质浊度参数的平稳, 满足了水质的要求。

为准确评估既设光缆未来任务时间是否适用于高性能光端传输设备, 提出一种基于传输性能指标预测的光缆可用性评估方法。在构建组合模型准确预测光缆性能指标的基础上, 根据光端设备对线路允许损耗变化范围的要求评估光缆的可用性。通过实例验证说明了基于性能指标预测的光缆可用性评估方法的准确性和有效性, 对解决光缆可用性评估问题具有一定的参考价值和指导意义。

依据Tatarski大气光学湍流参数化方案，利用数值天气预报模式（WRF）模拟了高美古、茂名、乌鲁木齐等典型地区高空大气光学湍流廓线。并将高美古和茂名使用温度脉动仪实测的光学湍流与其对应的模拟数据做了对比，结果表明，模拟的光学湍流廓线与实测的光学湍流廓线吻合得较好，相关性在76%左右。高美古和茂名的对比验证结果表明，利用WRF模拟高空大气光学湍流的方法是可行的，模拟得到了乌鲁木齐高空大气光学湍流廓线。结合这3个典型地区的气候特点，分析了不同气候类型下光学湍流的特征和变化趋势。