該文檔為時間序列模型和神經網絡模型在股票預測中的分析資料，講解的還不錯，感興趣的可以下載看看…………………………
標簽： 時間序列模型 神經網絡
上傳時間： 2021-11-06
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該文檔為關于ARMA-BP神經網絡組合模型的財政收入預測簡介文檔，是一份很不錯的參考資料，具有較高參考價值，感興趣的可以下載看看………………
標簽： 神經網絡
上傳時間： 2021-11-17
上傳用戶：kingwide
該文檔為模型預測控制及其MATLAB實現總結文檔，是一份很不錯的參考資料，具有較高參考價值，感興趣的可以下載看看………………
標簽： matlab
上傳時間： 2022-04-01
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。作為多電平逆變器的研究基礎，三電平逆變器應用最為廣泛，而其中首選的是二極管鉗位型三電平逆變器。因此采用二極管鉗位型三電平逆變器驅動PMSM的模型預測控制系統作為研究對象。在PMSM驅動系統中，位置與轉速的檢測是非常重要的，一般采用的方法是通過機械傳感器來進行測量，但這種測量方法在實際應用中有很多缺陷，會降低電機系統的穩定性和可靠性，同時會增加成本。而無速度傳感器技術是通過檢測電機中的電流或電壓，來對電機的實際轉速和位置信息進行估計，這種技術省略了常規使用的機械傳感器，能夠實現電機系統的高精度、高動態性能的控制。因此PMSM的無速度傳感器控制技術成為了近些年的研究熱點。主要研究內容分為以下幾個方面：（1）基于同一Pl轉速調節器，設計三電平逆變器驅動PMSM模型預測轉矩控制系統，與兩電平逆變器驅動PMSMMPTC系統對比，并對兩個系統的運行性能進行對比分析。（2）為進一步提高系統響應性能，克服未知負載轉矩擾動、增強系統魯棒性，設計擴張狀態負載轉矩觀測器，進而得到將負載轉矩觀測器和基于冪函數滑模轉速調節器相結合的復合控制器。（3）設計基于分數階滑模觀測器的PMSMMPCC系統，實現對電機轉速的快速準確估計。
標簽： 逆變器 驅動 pmsm
上傳時間： 2022-06-24
上傳用戶：xsr1983
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
標簽： 非線性模型
上傳時間： 2022-07-17
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，提出了最大功率點曲線擬合+PID的控制模型。仿真實驗表明，該控制模型能夠有效提高光伏陣列的效率，較好的解決了傳統恒壓法效率低、擾動法穩定性不足等問題。
標簽： 模型預測 光伏并網系統 前級 控制策略
上傳時間： 2013-11-02
上傳用戶：tianyi996
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波一步預測值的后驗克拉美羅矩陣代替預測協方差矩陣，通過該矩陣的跡與某一門限值比較來更新采樣周期以適應目標運動狀態的變化。將該方法與基于量測轉換的IMM自適應采樣算法進行仿真實驗，表明了該算法的有效性。
標簽： 交互式 多模型 粒子濾波 相控陣雷達
上傳時間： 2013-10-09
上傳用戶：1037540470
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，效果明顯優于網格式搜索算法。選取UCI機器學習數據庫中的Forest fires標準數據集進行測試，實驗結果表明該方法具有較高的精度和良好的泛化能力，對于解決多變量的回歸預測問題是一種有效的方法。最后給出了混合算法在碳一多相催化領域的兩種典型應用，在反應動力學模型未知的情況下建立催化劑組份模型和操作條件模型，以及基于混合算法的最優催化劑設計框架。
標簽： ACPSO-SVR 非線性建模 預測算法
上傳時間： 2013-10-23
上傳用戶：alibabamama
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--雙精度實型一維數組，長度為(p十1)。存放AR模型的系數a(0),a(1),...,a(p)。 v--雙精度實型指針,它指向預測誤差功率，即AR模型激勵白噪聲的方差。
標簽： Burg AR模型 算法 參數
上傳時間： 2013-12-21
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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
標簽： 模型 局域 時間序列 混沌
上傳時間： 2015-05-07
上傳用戶：洛木卓
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