负荷预测模型集成系统，提出了基于数据仓库系统、模型库、知识库、OLAP、数据挖掘的新型电力负荷预测系统。本文对模型管理中模型集成进行了研究，提出了基于模型操纵的模型集成理论、模型集成中的误差理论、预测模型最优线性组合理论，相应解决了负荷预测中模型集成、模型集成的选择、预测模型最优线性组合等问题。
上传时间： 2013-12-21
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提出了一种基于函数联接的感知器神经网络的纹理分类方法.它采用高斯2马尔柯夫随机场模型(GM RF)对纹理进行描述,模型参数即为纹理特征,参数估计采用最小平方误差方法获得.将估计参数作为表达纹理的特征向量,用感知器网络对特征进行分类,并且采用函数联接的方式解决线性不可分问题.对纹理图象进行的实验表明,采用这种方法能够提高学习速度,简化计算过程,并取得较好的纹理分类效果.
上传时间： 2014-01-13
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模型参考自适应控制系统由参考模型、受控对象、控制器和自适应律等组成。系统设计的核心是综合和设计控制器和自适应规律，使系统能稳定跟踪参考模型的输出[2]。近年来，对时变系统的自适应控制的研究已取得了较大的进展。在文[3]的基础上，本文针对线性时变系统的一种改进的模型参考自适应控制方案进行仿真研究，仿真结果说明了该控制方案的可行性。
上传时间： 2017-03-03
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灰色预测模型称为CM模型，G为grey的第一个字母，M为model的第一个字母。GM（1，1）表示一阶的，一个变量的微分方程型预测模型。GM（1，1）是一阶单序列的线性动态模型，主要用于时间序列预测。 一、GM（1，1）建模 设有数列 共有 个观察值 对 作累加生成，得到新的数列 灰色理论与模型及在车辆拥有量预测中的应用 灰色神经网络交通事故预测比较 灰色系统(第三版)
上传时间： 2013-12-22
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信道模型为带多普勒频移的瑞利衰落信道，关于线性插值的MATLAB仿真程序，并解调。
上传时间： 2013-12-23
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基于SVR的线性系统的辨识和校验,辨识信号采用的都是随机信号,主要包含了SVR模型系统的建立以及SVR模型的泛化性检验两部分。 SVR模型的泛化性检验，校验信号分别为随机信号、正弦信号、阶跃信号和方波信号，程序运行时，每次选择一种信号。
上传时间： 2016-04-01
上传用户：guokai626
1.针对一类参数未知的非线性离散时间动态系统，提出了一种新的基于神经网络的MMAC方法。首先，将系统分为线性部分和非线性部分。针对系统线性部分采用局部化方法逮立多个固定模型覆盖系统的参数范围，在此基础上，建立自适应模型来提高系统性能；针对系统非线性部分建立非线性神经网络预测模型来邏近系统的非线性。然后，针对每个子模型设计相应的擅制器。最后，设计基于误差范数形式的性能指标函数对控制器进行硬切换。仿真结果表明，所提出的MMAC方法与传统的在参数空间均匀分布的MMAC方法相比能显著提高非线性系统的暂态性能。2针对一类具有参数跳变的非线性离散时间动态系统，提出子一种基才聚类方法和神经网络的MMAC方法，首先，采用模糊c均值聚类算法对系统先验数据进行分类处理，再分别对每类数据采用RLS算法建立多个固定模型。在此基础上，建立两个白适应模型来提高系统响应速度和控制品质，建立神经网络预测模型来补偿系统非线性。然后，分别针对相应的子模型设计线性鲁棒自适应控制器和神经网络控制器。最后，采用基于信号有界和测量误差的性能切换指标对控制器进行切换，并证明闭环系统的稳定性。仿真结果表明，所提出的算法能更好地解决非线性系统发生参数跳变问题，使得系统具有良好的控制品质3.针对MMAC方法中的模型库优化问题，考虑系统实际运行数据，提出了种基于相似度准则和设置最大模型数的动态优化模型库方法。该方法能对新数据进行综合考量并判断是否应该将该数据纳入子模型建模，并通过设置最大模型数来确保系统用最少的子模型就能保证系统的控制性能。仿真结果表明，所提出的算法能极大地减少子模型数量且具有较好的控制效果。关键词：非线性系统；多模型方法；自适应控制；模糊聚类；神经网络
标签： 自适应控制
上传时间： 2022-03-11
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0067、同步电机模型的MATLAB仿真论文资料
上传时间： 2013-05-15
上传用户：eeworm
微型滚珠线性滑轨系列
标签： 线性
上传时间： 2013-04-15
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电子线路 线性部分（第四版）
上传时间： 2013-07-07
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