针对工业控制领域中非线性系统的模型辨识与预测控制问题,采用最小二乘支持向量机回归方法构造非线性函数,运用状态子空间(N4SID)模型辨识方法辨识非线性状态空间模型.在此基础上建立非线性预测控制器,利用拟牛顿算法进行非线性预测控制律的求解,从而实现了一种新的基于支持向量N4SID 辨识模型的非线性预测控制算法.仿真实验验证了该算法的有效性和可行性.
2022-04-12 12:44:51
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基于神经网络的直线式微型磁流变阻尼器模型辨识，鞠小龙，褚明，设计了一种直线式微型磁流变阻尼器，并进行了非线性阻尼特性实验。根据获取的实验数据，对BP神经网络进行训练和学习，建立了直线�
2021-12-23 18:30:35
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通过改进的粒子群算法，结合4阶龙格库塔法，对J-A磁滞模型进行参数辨识
2021-09-22 17:19:01
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行业分类-物理装置-基于机器学习的高轨道卫星光压模型辨识方法及系统.zip
2021-08-04 14:02:39
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对复杂、病态、非线性动态系统进行故障预报的重点和难点是建立系统故障状况的数学模型,通常难以建立精确的数学模型,相比之下构建其模糊模型是一个有效途径.本文研究了相关向量机(Relevance vector machine,RVM)与模糊推理系统(Fuzzy inference system,FIS)之间的内在联系,证明了基于RVM的FIS具有一致逼近性,并提出了一种基于RVM和梯度下降(Gradient descent,GD)算法的模糊模型辨识方法.基于所给出的模糊模型辨识方法提出了一种新的故障预报算法.仿真结果表明所建立的模糊模型不仅结构更加简单,而且能达到更高的预测精度,所提出的故障预报算法能准确地预报系统故障.
2021-02-24 14:04:36
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自己写的最小二乘算法，包含了整批算法、递推算法和广义最小二乘算法，并包含对它们的误差分析比较，学习算法建模时具有一定参考价值。
2020-01-04 03:15:30
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