时间序列模型和神经网络模型在股票预测中的分析
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电力电子技术的发展使电机驱动系统摆脱了常规两电平逆变器拓扑的限制,电机驱动系统与多电平逆变器的结合成了新的思路。多电平逆变器的输出电平数多,因此其输出波形更好,在大容量交流调速系统中优势明显。作为多电...
针对非线性系统所设计的模型预测控制算法,内容详实,大家可以认真看看...
光伏发电阵列是一种随机的非线性、多变量对象,平稳且高效地进行最优光能捕获(MPPT)是光伏并网前级控制系统的关键。文中以光伏阵列仿真模型为基础,以模型输出的PV曲线作为调节光伏阵列工作电压的依据,提出...
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...
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...
用Burg算法估计AR模型参数,进而实现功率谱估计. 形参说明: x——双精度实型一维数组,长度为n,存放随机序列。 n--整型变量,随机序列的长度。 p--整型变量,AR模型的阶数。 a-...
基于局域法多步预报模型的混沌时间序列预报模型,对多个典型混沌序列的仿真测试表明,本算法具有良好的多步预测精度和较好的抗噪声能力...