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模型预测技术,作为现代电子工程与数据分析的核心工具之一,广泛应用于信号处理、系统控制及故障诊断等多个领域。通过精准的数据分析与算法建模,能够有效提升设备运行效率与可靠性。本页面汇集了5995个精选资源,涵盖从基础理论到高级应用的全方位知识体系,是每一位致力于深化理解并掌握该技术的工程师不可或缺的学习宝库。探索前沿案例,下载实用工具,开启您的模型预测之旅!

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为有效合理利用雷达资源和解决雷达测量值与运动状态间的非线性关系以及目标状态本身可能出现的非线性,提出了一种基于交互式多模型粒子滤波(IMMPF)的相控阵雷达自适应采样目标跟踪方法。将交互式多模型粒子滤波一步预测值的后验克拉美罗矩阵代替预测协方差矩阵,通过该矩阵的迹与某一门限值比较来更新采样周期以适应...

📅 👤 1037540470

提出一种基于自适应混沌粒子群优化和支持向量机结合的非线性预测建模算法(ACPSO-SVR),引入ACPSO启发式寻优机制对SVR模型的超参数进行自动选取,在超参数取值范围变化较大的情况下,效果明显优于网格式搜索算法。选取UCI机器学习数据库中的Forest fires标准数据集进行测试,实验结果表明...

📅 👤 alibabamama

提出了一种基于BP神经网络的浮选机液位稳定及液泡厚度的预测模型。预测模型主要以搅拌槽输出的矿浆流量,扫选输入流量,精选尾矿流量等为输入量,以液泡厚度为输出量,网络隐含层单元个数与中心向量采用正交最小二乘法(OLS)。同时,在此基础上在通过Matlab软件来分析液泡厚度情况,并给出了预测及预警信息。从...

📅 👤 haoxiyizhong

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