非线性预测相关论文
随着5G移动通信技术的发展,无线通信向更高频段扩展,传统的射频滤波器已无法满足射频前端对小型化、高频宽带化、高功率化和高线性......
以贵州尖山营滑坡为工程背景,通过对深度学习的总结与分析,建立多层感知器模型以对该滑坡危险区范围进行非线性预测研究。通过对深......
综合了最小二乘法和多层前馈网络（ＭＬＰ）的优点，提出一种适合于快速非线性预测的智能预测器；并基于它对水轮发电机组有功功率的预测，研究出一......
人工神经网络是采用大量的处理单元连接起来构成的一种复杂的信息处理网络。这种网络具有与人脑相类似的学习记忆能力和输入信息特......
发酵工程是生化工程和现代生物技术及其产业化的基础，对微生物发酵过程控制的研究日益受到重视。随着对发酵过程微生物生长反应特性......
随着现代工业的发展和科技的进步,对生产经济效益的不断追求以及工业生产过程日趋大型化、复杂化、工况点的变化范围大等原因,使得......
水下滑翔机器鱼是一种新型水下机器人,结合了仿生机器鱼和水下滑翔机的特点,具有体积小、成本低、混合驱动、工作方式灵活和续航时......
随着粉煤灰质量的改善以及混凝土中粉煤灰掺量的提高,现有的粉煤灰混凝土抗压强度公式存在一定的局限性。本文参考已有的研究成果,......
面对输入及输出因素间具有复杂非线性关系的系统,传统分析方法往往显得无能为力,难以获得预期效果。随着智能分析方法的飞速发展,......
伴随着城市的不断发展,地铁成为大多城市炙手可热的交通出行工具,地铁隧道的爆破开挖为施工人员带来便利的同时,其对临近建筑物产......
针对一款海上武器随动系统的非线性、干扰未知性的难题,提出基于滑模干扰观测器(SMDO)的非线性预测控制策略,该复合控制策略利用滑......
提出了建立门限自回归模型（ＴＡＲ）的一套简便通用的方法。用作者提出的改进遗传算法，可同时优化门限值和自回归系数，成功地解决了ＴＡＲ建模过程所......
该文研究了复杂经济时间序列分析的几个方面:辨识、建模、预测和维数与Lyapunov指数等不变特征量的估计.具体地,该文将认论混沌动......
旅游需求预测是制订旅游规划的关键。科学、准确的预测预报旅游需求，可为旅游产品开发提供科学依据，避免旅游决策的失误，促进旅游业的......
磨矿过程在选矿工业中起着至关重要的作用,选矿厂的工艺指标和经济效益与磨矿产品的优劣直接相关。磨矿过程是一个具有生产过程缓......
本文主要目标就是在大量研究技术的基础上，以储层预测研究中的“数据驱动法”为数学物理上的理论基础，通过多属性变换和神经网络技术......
我国煤矿是矿山伤亡最严重的行业,每年因煤矿事故造成的死亡人数达5000～6000人,其事故死亡人数占全国各类矿山事故伤亡总数的80％～90％,......
改善与提高电力系统运行的稳定性对电力系统安全运行及国民经济建设有十分重要的意义。同步发电机的励磁和汽门控制是改善电力系统......
无功优化是电力系统计算的一个基本问题。无功优化,就是在给定的系统网络结构及负荷水平下,通过对发电机端电压、可调变压器分接头......
本文在深入研究传统的盲目式和非盲目式音频频带扩展方法的基础上，基于非线性动力学理论和神经网络模型，实现了一套完整的宽带(0~7kH......
目前语音信号的分析与预测都是采用线性理论和线性预测技术,而语音信号的产生系统是一个复杂的非线性时变系统,而且具有混沌性和分......
脑电(Electroencephalogram, EEG)作为与人类大脑最具直接联系的一种外在表现形式,是临床诊断的重要手段之一。传统的方法从频谱和......
泛函网络是1998年由E.Castillo提出的一种神经网络的推广.与神经网络不同,它处理的是一般的泛函网络模型,它在各个神经元之间的连......
本文说明了在决策支持系统中引入人工神经网络模型进行预测的原因 ,并介绍了在DSS中用于非线性预测所采用的神经网络模型 ,以及基......
应用门限自回归 (TRA)模型解决具有周期性变化和下降趋势的地下水位的预测问题 ,可以有效地利用地下水位资料所隐含的时序分段相关......
自主神经病变 (DAN)是糖尿病的常见并发症 ,是引起糖尿病病人致残与致死的主要原因之一。采用自行研制的基于LabVIEW虚拟仪器开发......
基于非线性动力学对海洋混响建模,提出了一种自适应非线性预测方法,通过设计一个滤波器来逼近混响信号在相空间的演化轨迹;采用在......
本文分析了G.728语音编码算法增益固定量化的缺陷,设计了精确表示增益的自适应量化方案。采用BP神经网络对增益的量化步长进行非线......
现在,所有的语音编码系统都采用线性预测技术,但对于本质非线性的语音信号而言,线性预测是不够的.因此,本文提出一种带反馈单元的......
多电机传动系统因具有多变量、非线性和强耦合性等特点而难以建立精确数学模型.以两电机传动系统为研究对象,将构成NNC网络的RBF神......
本文从非线性函数逼近的角度讨论了小波网络的优越性,其主要特点是具有局部学习和在多个尺度上学习的功能。一般情况下,由延迟序列......
利用局部非线性直接预测方法及实测值与预测值的相关系数,提出了混沌时间序列及含有噪音(白噪音)混沌时间序列的检测混沌和噪音特......
为对海杂波进行准确预测,根据海杂波具有的非线性不确定性,应用线性和非线性预测理论建立预测模型.针对logistic混沌映射信号和IPI......
采用全气候加速老化箱对马歇尔成型的SMA-13、AC-13沥青混合料分别进行0、1000、2000及3000h的老化,对混合料中的老化沥青进行抽提......
在图像压缩过程中,预测器长期以来被用于图像的无损预测编码。预测编码通过减少图像数据在时间或者空间上的冗余从而达到压缩的目......
将神经网络原理应用于河南灵宝罗山矿区中深孔爆破效果的预测中，选取爆区岩石力学性质、炸药性能参数、爆破设计参数作为影响爆破效......
传统的自回归滑动平均模型（ARMA）和新近出现的函数系数自回归模型（FAR）不能满足非线性时间序列预测分析的准确度与运算速度要求,为了改......
针对结晶器出口温度和液位控制问题,提出了一种基于改进的偏好多目标粒子群优化的非线性预测控制算法（IMPSO-NPC）。改进的偏好多目标......
提出了基于神经网络预测器的参数估计算法,该算法将神经网络拟合非线性函数的能力和功率谱分析技术相结合.文中介绍了相空间重建技......
由于废渣高性能混凝土的原料产地多、质量波动大,影响因素复杂,甚至存在诸多因素的交互作用,目前尚难用传统的统计或回归分析方法......
提出了一种改进的连续潮流法求取电力系统的PV曲线。该方法采用线性和非线性的混合预测,解决了常规非线性预测在PV曲线下半支的问......
介绍了混沌时间序列分析中根据单个时间序列重建相空间,用关联维方法和李雅普诺夫指数来辨识观测数据中存在混沌的可能性,以及全局......
基于时空理论,结合未来我国经济发展趋势,对中国民用汽车拥有量进行预测.首先,根据国内外汽车发展经验,利用灰色Verhulst模型拟合......
