時間序列模型和神經網絡模型在股票預測中的分析
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電力電子技術的發展使電機驅動系統擺脫了常規兩電平逆變器拓撲的限制,電機驅動系統與多電平逆變器的結合成了新的思路。多電平逆變器的輸出電平數多,因此其輸出波形更好,在大容量交流調速系統中優勢明顯。作為多電...
針對非線性系統所設計的模型預測控制算法,內容詳實,大家可以認真看看...
光伏發電陣列是一種隨機的非線性、多變量對象,平穩且高效地進行最優光能捕獲(MPPT)是光伏并網前級控制系統的關鍵。文中以光伏陣列仿真模型為基礎,以模型輸出的PV曲線作為調節光伏陣列工作電壓的依據,提出...
為有效合理利用雷達資源和解決雷達測量值與運動狀態間的非線性關系以及目標狀態本身可能出現的非線性,提出了一種基于交互式多模型粒子濾波(IMMPF)的相控陣雷達自適應采樣目標跟蹤方法。將交互式多模型粒子濾...
提出一種基于自適應混沌粒子群優化和支持向量機結合的非線性預測建模算法(ACPSO-SVR),引入ACPSO啟發式尋優機制對SVR模型的超參數進行自動選取,在超參數取值范圍變化較大的情況下,效果明顯優于...
用Burg算法估計AR模型參數,進而實現功率譜估計. 形參說明: x——雙精度實型一維數組,長度為n,存放隨機序列。 n--整型變量,隨機序列的長度。 p--整型變量,AR模型的階數。 a-...
基于局域法多步預報模型的混沌時間序列預報模型,對多個典型混沌序列的仿真測試表明,本算法具有良好的多步預測精度和較好的抗噪聲能力...