基于Hammerstei模型的非线性预测控制
本文提出了一种针对Hammerstein 模型的预测控制策略。该策略将Hammerstein模型中的无记忆非线性静态增益环节,改进成易于由中间变量求取控制量的环节,避免了求解高阶方程根的困难,
线性预测(linearprediction)根据随机信号过去的p个已知抽样值序列为Sn-1,Sn-2,…Sn-p,预测现时样值Sn的估计值的方法。预测公式是一个线性方程,所以这种预测称为线性预测。
本文提出了一种针对Hammerstein 模型的预测控制策略。该策略将Hammerstein模型中的无记忆非线性静态增益环节,改进成易于由中间变量求取控制量的环节,避免了求解高阶方程根的困难,
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...
·[非线性预测控制理论与实践].Non-Linear.Predictive.Control.Theory.&.Practice
本文讨论了AR模型及线性预测的原理,在浮点型DSP TMS320C6713B上实现了语音信号线性预测系数(LPC)的提取,并利用LPC系数用Verilog语言实现了AR模型的Lattice结构。
本资源提供了一种基于BP神经网络的城市电网供电可靠性预测方法,适用于电力系统工程师和研究人员。通过深入分析影响供电可靠性的多种因素,并利用BP神经网络模型进行精准预测,能够有效提高城市电网的运行效率与稳定性。该论文不仅详细介绍了算法原理及实...