本文是对三相逆变器的预测控制的原理进行介绍
上传时间： 2021-12-05
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该文档为基于BP神经网络的预测模型讲解文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
上传时间： 2022-02-02
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该文档为基于人工神经网络的预测原理及MATLAB的实现总结文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
上传时间： 2022-02-17
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上传时间： 2022-02-26
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标签： matlab
上传时间： 2022-04-01
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统计学习基础:数据挖掘、推理与预测介绍了这些领域的一些重要概念。尽管应用的是统计学方法，但强调的是概念，而不是数学。许多例子附以彩图。《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》内容广泛，从有指导的学习（预测）到无指导的学习，应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题，是同类书籍中介绍得最全面的。计算和信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据。理解这些数据是一种挑战，这导致了统计学领域新工具的发展，并延伸到诸如数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域。许多工具都具有共同的基础，但常常用不同的术语来表达。【内容推荐】《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》试图将学习领域中许多重要的新思想汇集在一起，并且在统计学的框架下解释它们。随着计算机和信息时代的到来，统计问题的规模和复杂性都有了急剧增加。数据存储、组织和检索领域的挑战导致一个新领域“数据挖掘”的产生。数据挖掘是一个多学科交叉领域，涉及数据库技术、机器学习、统计学、神经网络、模式识别、知识库、信息提取、高性能计算等诸多领域，并在工业、商务、财经、通信、医疗卫生、生物工程、科学等众多行业得到了广泛的应用。【作者简介】Trevor Hastie,Robert Tibshirani和Jerome Friedman都是斯坦福大学统计学教授，并在这个领域做出了杰出的贡献。Hastie和Tibshirani提出了广义和加法模型，并出版专著“Generalized Additive Models”。Hastie的主要研究领域为：非参数回归和分类、统计计算以及生物信息学、医学和工业的特殊数据挖掘问题。他提出主曲线和主曲面的概念，并用S-PLUS编写了大量统计建模软件。Tibshirani的主要研究领域为：应用统计学、生物统计学和机器学习。他提出了套索的概念，还是“An Introduction to the Bootstrap”一书的作者之一。Friedman是CART、MARS和投影寻踪等数据挖掘工具的发明人之一。他不仅是位统计学家，而且是物理学家和计算机科学家，先后在物理学、计算机科学和统计学的一流杂志上表发论文80余篇。
标签： 统计
上传时间： 2022-05-04
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请波抑制在提升电能质量以及保障供用电设备的安全稳定运行等方面有若关键性作用；无功功率不仅对于供电侧来说十分重要，而且在负载的正常运行过程中扮演着不可替代的角色。伴随功率半导体开关器件的飞速发展，大量的非线性负载涌现在电力系统中，由此带来的谐波污染和无功功率问题愈发严峻。在上述背景下，一方面可以对谐波进行抑制，另一方面又可以补偿无功功率的有源电力滤波器则受到了国内外学者们的青睐。有源电力滤波器的主电路拓扑结构是系统中最基础的部分，本文将由此出发，分别介绍各主电路的结构特征以及基本原理。简单叙述了有源电力滤液器常用的语波检测方法，比较其各白的优劣，其中着重突出本文所用到的基于瞬时无功功率的改进的ip-i法。针对传统电流跟踪控制策略对谐波信号跟踪动态效果差、控制目标单一的问题，在三相四线制不对称负载系统中，提出了一种多目标优化模型预测电流控制策略。首先建立四桥臂有源电力滤波器基于ap坐标系的离散化数学模型.以此来实现自然解耦控制：其次对预测电流进行两步预测，实现对数字处理延时效应的补偿，设置电流跟踪偏差和开关频率为目标函数，量化控制目标，预先评估各开关状态的控制效果，根据评估结果决定变流器的开关状态，去了PWM调制环节；再次讨论了采样频率以及加权系数这两个系统变量的取值对开关频率和电流畸变率所造成的影响；文章的最后，为了验证所提方法的有效性，在Matlab/Simulink仿真环境下进行实验，结果证实所提策略谐波电流跟踪性能良好
上传时间： 2022-06-22
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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。作为多电平逆变器的研究基础，三电平逆变器应用最为广泛，而其中首选的是二极管钳位型三电平逆变器。因此采用二极管钳位型三电平逆变器驱动PMSM的模型预测控制系统作为研究对象。在PMSM驱动系统中，位置与转速的检测是非常重要的，一般采用的方法是通过机械传感器来进行测量，但这种测量方法在实际应用中有很多缺陷，会降低电机系统的稳定性和可靠性，同时会增加成本。而无速度传感器技术是通过检测电机中的电流或电压，来对电机的实际转速和位置信息进行估计，这种技术省略了常规使用的机械传感器，能够实现电机系统的高精度、高动态性能的控制。因此PMSM的无速度传感器控制技术成为了近些年的研究热点。主要研究内容分为以下几个方面：（1）基于同一Pl转速调节器，设计三电平逆变器驱动PMSM模型预测转矩控制系统，与两电平逆变器驱动PMSMMPTC系统对比，并对两个系统的运行性能进行对比分析。（2）为进一步提高系统响应性能，克服未知负载转矩扰动、增强系统鲁棒性，设计扩张状态负载转矩观测器，进而得到将负载转矩观测器和基于幂函数滑模转速调节器相结合的复合控制器。（3）设计基于分数阶滑模观测器的PMSMMPCC系统，实现对电机转速的快速准确估计。
上传时间： 2022-06-24
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Python机器学习——预测分析核心算法机器学习入门书籍
上传时间： 2022-07-06
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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
标签： 非线性模型
上传时间： 2022-07-17
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