預測控制是一種基于模型的先進控制技術，其基本原理是通過采用預測模型來預測系統的未來輸出，且實現滾動優化控制，同時不斷根據系統的實際輸出修正預測的準確性。
標簽： 預測控制 模型 先進控制技術
上傳時間： 2017-05-01
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提出了一種基于BP神經網絡的浮選機液位穩定及液泡厚度的預測模型。預測模型主要以攪拌槽輸出的礦漿流量，掃選輸入流量，精選尾礦流量等為輸入量，以液泡厚度為輸出量，網絡隱含層單元個數與中心向量采用正交最小二乘法（OLS）。同時，在此基礎上在通過Matlab軟件來分析液泡厚度情況，并給出了預測及預警信息。從仿真的結果來看，符合預期的效果，對預防液位變化過大和保證液位穩定具有較大的參考價值和現實意義。
標簽： 浮選機 在線檢測 分 液位
上傳時間： 2013-10-22
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落煤殘存瓦斯量的確定是采掘工作面瓦斯涌出量預測的重要環節,它直接影響著采掘工作面瓦斯涌出量預測的精度,并與煤的變質程度、落煤粒度、原始瓦斯含量、暴露時間等影響因素呈非線性關系。人工神經網絡具有表示任意非線性關系和學習的能力,是解決復雜非線性、不確定性和時變性問題的新思想和新方法。基于此,作者提出自適應神經網絡的落煤殘存瓦斯量預測模型,并結合不同礦井落煤殘存瓦斯量的實際測定結果進行驗證研究。結果表明,自適應調整權值的變步長BP神經網絡模型預測精度高,收斂速度快 該預測模型的應用可為采掘工作面瓦斯涌出量的動態預測提供可靠的基礎數據,為采掘工作面落煤殘存瓦斯量的確定提出了一種全新的方法和思路。
標簽： 瓦斯 環節 人工神經網絡 精度
上傳時間： 2015-03-12
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銷售預測系統，可以根據歷史銷售數據對未來的銷售量進行有效預測，采用BP神經網絡對預測模型進行訓練，可以達到不錯效果
標簽： 銷售預測
上傳時間： 2014-01-20
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上傳時間： 2015-04-25
上傳用戶：xz85592677
初步研究神經網絡模型的構造方法，并利用多輸入單輸出切比雪夫神經網絡模型建立世界干散海運量各年的海運量預測模型解決具體問題
標簽： 神經網絡模型
上傳時間： 2015-06-04
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GM(1,1)模型1-4 1：GM(1,1)模擬模型，在matlab中的輸入方法為gm1（x），x指要模擬的序列。 2：GM(1,1)預測模型，在matlab中的輸入方法為gm2（x，K），x指要模擬的序列，K指從以后序列第一個數據算起的第k個待預測數據。 3：GM(1,1)群模擬模型，在matlab中的輸入方法為gm3（x），x指要模擬的序列。 4：GM(1,1)群預測模型，在matlab中的輸入方法為gm4（x，K），x指要模擬的序列，K指從以后序列第一個數據算起的第k個待預測數據。 gm4對序列趨勢比較好的數據預測效果較好，對上下變動的數據，特別是后4個數據趨勢跟前面的數據相反的，預測效果很差。 gm2對上下變動的數據，預測效果比gm4好，但對趨勢較好的數據，預測精度沒有gm4高。 gm3比gm1模擬精度要高。 可以以x=[1 3 5 7 9 11 13 15]進行實驗。x輸入默認行向量。 所有程序在matlab6.0上調試通過。
標簽： GM 模型 模擬
上傳時間： 2013-11-29
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灰色預測GM（1，1）模型的matlab源代碼，包括預測模型的建立，以及模型的精度檢驗指標c,p的計算
標簽： 灰色預測
上傳時間： 2013-12-19
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經濟分析軟件的設計與實現 摘 要：經濟預測在現代經濟生活中的作用變的越來越重要。它是企業確定政策，進行決策和制定計劃的依據；是提高經營管理水平、改善計劃工作的重要內容。該系統以某一燃氣公司2001-2005年的歷史數據信息為基礎。它實現對公司的歷史經營、客戶發展狀況進行統計和分析，然后根據分析結果采用合適的經濟數學方法對歷史數據作運算得出所需要的預測結果。本文首先對燃氣公司的2001-2005年數據表中的歷史數據作詳細分析；其次，結合統計數學的知識，對現有的各種經濟預測方法做深入的理解；第三，設計數據庫。把表中的歷史數據從Excel中導入到MySQL中，便于以后從數據庫中調用數據和將數據庫存入數據庫中。第四，設計預測模型。以經濟預測方法為基礎，合理設計相關預測模型，實現對該燃氣公司的2006年的經濟預測工作。最后，對系統中仍存在的不足和缺陷做闡述，為以后的研究工作提出了一些自己的想法。 關鍵詞：經濟預測 預測模型 移動平均預測法 指數平滑預測法 灰色預測法 數據庫圖形化
標簽： 經濟 分析軟件 中的作用
上傳時間： 2016-06-29
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上傳時間： 2013-12-23
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