关于关联向量机应用的最新文献！ 提出了一种核主元分析(KPCA)和关联向量机(RVM)相结合的组合建模方法。KPCA-RVM采用KPCA对原始自变量进行非线性变换并提取主成分,形成特征自变量 采用RVM,对KPCA变换后的样本数据进行回归建模,并根据模型的预报能力自适应的确定参与回归的最佳特征变量个数,消除冗余信息干扰,获得强非线性表达能力且预报性能良好的模型。并将KPCA-RVM应用于PTA装置对羧基苯甲醛(4-CBA)含量的软测量建模,结果表明该方法预测精度高于PCA-RVM和RVM。
上传时间： 2013-12-20
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作者采用具有高度非线性识别能力的人工神经网络与遗传算法相结合的方法，探讨了建立智能预报模型的基本方法，进一步对如何提高预报精度的问题进行了研究，并结合黄河洪水预报实例检验了神经网络模型的可行性。
上传时间： 2014-01-03
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本软件解决了非线性曲线拟合的初始值问题，不再需要输入初始值，只要定义函数模型及输入拟合数据即可求出函数的系数值。
上传时间： 2013-12-09
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simulink仿真，汽车，二自由度非线性系统模型。
上传时间： 2017-01-09
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神经网络对非线性函数的拟合可以拓展到神经网络对非线性系统模型的逼近
上传时间： 2019-04-24
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太阳能是当今发展速度居第二位的能源。太阳能光伏发电过去15年平均年增长为15%到二十世纪90年代末期以来，更是以30%以上的速度增长。目前，太阳能光伏发电的发展趋势是由小型独立户用系统问大型并网系统发展。由于太阳能的波动性和随机性，光伏电站输出的电能波动很大。随着这种分布式光伏并网电站的容量越来越大，其输出功率的波动对电网的影响不容忽视。研究分布式光伏并网发电系统与电网系统的相互作用，已成为国际上大规模光伏并网电站应用领域的研究热点，而计算机仿真技术则是研究这一内容的有效的技术手段。过去，光伏发电系统的仿真，大多是按照准稳态理论来对系统各部件建模[-2，对系统功率流进行计算，从而对系统的长期稳态性能进行评价。但在光伏并网发电系统动态性能的研究中，上述模型不能反映当太阳能辐射强度、环境温度变化时，光伏电站运行状态的瞬态变化以及这种变化对电网的影响。这就需要建立光伏电站的动态仿真模型。光伏阵列是分布式光伏并网电站系统的关键部件，其L-V特性是太阳辐射强度、环境温度和光伏模块参数的非线性函数。要实现光伏发电系统的动态伤真，首先一步是解决如何对光伏阵列1-V特性进行仿真模拟。该模型一旦建立，可用于模拟所研究系统的输入电源。简化的做法是把光伏阵列直接等效为直流电压源。但该模型不能实时跟踪太阳辐射强度、环境温度变化和光伏阵列参数的变化，因而这样的系统仿真不能反映上述参数变化对整个系统性能的影响。目前，有关这方面的工作，国内还未见公开发表的文献。国外虽有涉及这方面的公开文献，但所建模型主要针对特定的光伏模块1-41，因而缺乏通用性。
上传时间： 2022-06-21
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0067、同步电机模型的MATLAB仿真论文资料
上传时间： 2013-05-15
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非线性电子线路
上传时间： 2013-06-09
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非线性半导体电阻及其应用
上传时间： 2013-04-15
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线性与非线性电路
上传时间： 2013-04-15
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