采用非线性自回归时间序列预测方法做的非时间序列预测

如文件描述！一共6部分，这是第一部分。希望有需要的朋友支持一下。

偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。

用于参数辨识研究，可以对多参数的非线性函数进行拟合与参数识别

非线性整数规划是一个具有指数复杂度的NP问题，如果约束较为复杂，Matlab优化工具箱和一些优化软件比如lingo等，常常无法应用，即使能应用也不能给出一个较为令人满意的解。这时就需要针对问题设计专门的优化算法。下面举一个遗传算法应用于非线性整数规划的编程实例，供大家参考！

TNNLS，自适应神经网络控制，高阶非线性系统，输入时延，跟踪误差补偿

自适应控制，神经网络，非仿射非线性系统，不变集

研究单变量非线性方程的二分法求解及此方法的收敛性，根据误差估计确定二分次数并进行求解。

任务空间多路径段平滑过渡可提高工业机器人的运动速度.在非对称S曲线加减速控制的路径长度约束下,以给定速度不为零的路径衔接点和半径调节参数为基准,根据路径段的长度变化,自适应前瞻规划出路径段间最优衔接速度,并在相邻路径段间采用圆弧进行平滑过渡,路径段全程采用非对称S曲线加减速控制.为提高算法的通用性,根据S曲线加减速区段函数的特点,对加速和减速区段函数进行优化.在6自由度工业机器人实时控制系统平台上进行实验验证,结果表明,与传统加减速控制算法相比,该前瞻算法的作业执行效率可提高22.03%以上,并可实现多路径段间速度的平滑过渡和轨迹的修形.

SolidWorks软件宏命令