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相似文献
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1.
中国股票市场波动的非线性GARCH预测模型   总被引:34,自引:1,他引:33  
魏巍贤  周晓明 《预测》1999,18(5):47-49
本文首次应用广义自回归条件异方差(GARCH)模型及其两种非线性修正模型(QGARCH 模型和GJR 模型)预测中国股票市场的波动。结果表明QGARCH模型对中国股市波动具有非凡的预测能力,它明显地优于随机游动模型,但GJR 模型的预测效果欠佳  相似文献   

2.
论文分析了锅炉燃烧换能过程的多输入、多输出、大时滞、紧耦合、非线性等特点,针对传统PID控制算法的计算过程繁复、计算量过大、模型校正在线参数辨识以及约束条件下控制等问题展开了研究,提出了阶梯式广义预测控制算法,并将研究结果应用仿真锅炉燃烧过程的测量与控制中,取得了较好效果.  相似文献   

3.
为了解决目前常用的非线性预测模型算法中过学习、存在局部极小值等不易解决的问题,本文提出一种基于最小二乘支持向量机对非线性过程建模并用广义预测控制进行在线滚动控制的算法。仿真结果表明,该控制算法具有很好的控制性能。  相似文献   

4.
pH值的神经网络多步预测控制算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
pH值控制过程是一个具有较强非线性、纯滞后的过程,针对pH值控制系统提出了一种基于神经网络的多步预测控制算法(NMPC)。神经网络用于辨识对象的预测模型,控制算法利用了神经网络的梯度信息。控制效果表明该控制系统具有较好的动态性能和较强的鲁棒性。  相似文献   

5.
针对变风量空调(VAV)系统具有大时滞、高度非线性和输入量多的特点,提出了变结构模糊神经网络预测优化控制算法,采用正一逆模糊神经网络建立VAV系统的预测模型,通过混合学习算法对变结构模糊神经网络的前、后件参数进行辨识,并对该系统进行仿真研究,达到了较好的控制效果。  相似文献   

6.
大学学报     
《中国科技信息》2011,(15):10-14
广义系统静态输出反馈控制的一个新方法 摘要对广义系统提出了一种新的、简单的静态输出反馈控制器的设计方法.通过引入辅助矩阵变量.对含有Lyapunov矩阵和输出反馈控制器增益矩阵的双线性不等式进行解耦.并结合变量替换法将双线性不等式及包含Lyapunov矩阵的非严格不等式转化为线性矩阵不等式(LMI).利用这种方法.能够得到保证闭环广义系统容许性的LMI条件和静态输出反馈控制器.一个数值例子表明了所提方法的有效性该方法很容易推广到正常系统的静态输出反馈控制.  相似文献   

7.
通过对广义预测控制性能指标函数中控制加权序列Qj(z-1)的配置给定,导出了具有PID算法结构的广义预测控制律,借助广义预测控制算法参数的递推关系链,自动优化整定PID调节参数,并在冶金实验炉温控制中实现了广义预测PID控制。  相似文献   

8.
针对草甘膦合成反应过程难以建立精确模型的问题,本文提出了一种基于T-S模糊模型的动态矩阵控制(DMC)算法。根据给定的输入输出数据,通过Hough变换方法对模型参数进行辨识,获得T-S模糊模型的后件参数和前件参数,然后将T-S模糊模型作为DMC的预测模型,从而实现对非线性工业过程的DMC控制。并将该改进算法应用于草甘膦合成反应过程控制中,结果表明,与MDC基本控制算法相比,采用该控制算法后具有更好的控制效果。  相似文献   

9.
针对用电量数据非线性的特点提出一种基于粒子群优化的PSO-CV-SVR模型。该模型基于支持向量回归机原理,以粒子群算法和交叉验证的思想优化模型参数。将该模型应用于江苏省全社会用电量的预测分析,结果表明该模型优于BP-神经网络方法,提高了预测的精度。  相似文献   

10.
徐莉  刘飞 《科技通报》2011,27(5):711-715
针对一类具有时域硬约束的离散不确定非线性系统,结合预测控制的滚动优化原理提出了一种H∞预测控制方法.首先,采用T-S模糊模型来逼近实际非线性系统,运用平行分布补偿(PDC)原理将该系统转化为一系列线性系统的凸组合.其次,基于线性矩阵不等式(LMI)的方法优化一个同时考虑系统控制要求和H∞干扰抑制能力的多目标性能指标函数...  相似文献   

11.
针对网络出口流量在时序上的复杂非线性特征,采用泛化回归神经网络GRNN(generalized regression NN)对网络流量时间序列进行预测。用自相关分析技术分析时间序列的延迟特性,据此确定GRNN神经网络的输入、输出向量,建立了基于MATLAB 6.5环境下GRNN神经网络的网络流量预测模型,并用黑龙江科技学院网络出口流量数据进行了验证。结果表明,该模型拟合精度和预测精度较高、计算速度较快。  相似文献   

12.
刘景  刘飞 《科技通报》2011,27(5):696-699
提出了一种非线性预测控制的新方法.首先基于线性微分包含理论,利用泰勒级数对系统进行线性化,通过对偏导数取最大和最小的方法构造多面体描述的线性时变系统包裹原非线性系统,然后对于多面体描述的线性不确定系统,采用多参数规划的方法建立显示模型预测控制系统.对该方法进行了仿真计算,仿真结果表明采用这种方法可以更好的描述非线性系统...  相似文献   

13.
多种期货对一种现货非线性组合套期保值模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
迟国泰  王玉刚  杨万武 《预测》2009,28(6):53-59
提出了交叉套期保值的基差风险分散原理、风险非线性对冲原理和动态套期保值原理,在最小方差套期保值的基础上,建立了基于多元GARCH的多种期货对一种现货交叉套期保值模型。本模型的特点一是利用多种期货对一种现货进行交叉套期保值,分散了基差风险。二是通过期货与现货组合的协方差矩阵,反映了期货与现货之间的非线性对冲及期货合约之间的非线性叠加,解决了期货与现货价格发生较大变动时交叉套期保值的问题。三是采用动态套期保值策略保证了套期保值比率预测的准确性。在计算期货合约的协方差矩阵的同时考虑了现货对期货的影响,利用多元GARCH族模型对期货一现货收益率协方差矩阵的预测反映了收益率的非线性变化,提高了套期保值比率计算的精度。  相似文献   

14.
本文提出了一种基于非线性状态空间模型的预测控制方案。该方案适用于能够分解为一个线性部分和一个非线性反馈路径的系统。并从模型测控理论、过程模型、预测控制规律以及系统等方面进行了阐述和探讨。  相似文献   

15.
广义预测控制作为一种随着自适应控制的研究而发展起来的预测控制方法,具有柔化作用,多步预测,滚动优化和在线自适应校正等优点。修正算法有多种,大体上可分为显示算法和隐式算法,文章介绍了一种广义预测隐式自校正控制算法,并对其进行仿真分析。总结主要参数的改变对整个系统性能的影响。结果表明,此算法具有优越型和可行性。  相似文献   

16.
在进行无线通信数据射频调制过程中,因振荡数据的非线性特性产生谐波振荡,很难提高无线通信传输数据的调制解调能力。传统方法采用神经网络模糊控制的分布估计谐波平衡算法,非线性滚动预测控制品质上表现不佳,谐波平衡和稳定性控制效果不好。提出一种改进的基于神经网络谐波平衡的非线性通信系统的稳定性控制模型,构建非线性通信系统模型,提取通信系统中的信号和信道特征,进行信道模型设计,采用神经网络控制方法,实现控制算法改进。仿真结果表明,采用该算法能有效提高非线性通信系统的稳定性,降低误码率,克服旁瓣中的相干分量干扰,接收端的冲激响应自相关累加输出稳定性较好,克服因振荡数据的非线性特性产生谐波振荡导致的通信误差,改善通信质量。  相似文献   

17.
针对工业生产中,可以采用一阶惯性加纯滞后模型描述不同工况下动态特性且随工况变化的工业过程,[1]传统的比例-积分-微分控制器(PID)很难满足工业中非线性对象要求的控制品质,多模型集控制策略是一种解决此类难点的有效方法,其特点是用多个线性模型来逼近非线性过程,此类方法已在许多非线性控制过程中获得应用。预测控制算法具有鲁棒性强、抗干扰性强、对模型的精度要求低等优点。本文将基于多模型集的预测控制算法搭载在可编程逻辑控制器(PLC)中,将此设备应用于物理实验平台。根据物理平台的运行情况,此算法能够有效地克服系统非线性、大迟延特性,取得了令人满意的控制效果。  相似文献   

18.
张军亮 《情报杂志》2006,25(11):138-139
借助文献增长率的变化率非常数函数化手段,构建了科技文献增长的一般S型非线性回归模型,实证分析了该模型相对几种常见增长模型所具备的数据拟合与预测优势。  相似文献   

19.
基于ANN技术的企业经济预警系统的构建   总被引:1,自引:0,他引:1  
刘艳  杨鹏 《情报杂志》2006,25(2):23-25
提出了适合于上市公司而建立的基于ANN技术的企业经济综合指标短期预警情报系统的构建方案。该系统是一个人机相结合的反馈式预警系统,包括危机判定、财务指标预测、预警知识获取和报警四个子系统。该系统将定性分析与定量分析结合起来,既突出人的作用,又充分发挥了人工神经网络在预测方面的技术,使得两者有机地结合在一起。其中,预警指标预测子系统体现了ANN技术在时间序列预测方面的应用,而知识获取子系统和报警子系统则体现了ANN技术在回归预测方面的应用,两者都有很好的理论基础。  相似文献   

20.
吴卓立  覃正  王魁恒  惠龙  丁洁 《情报杂志》2005,24(11):11-12
介绍了一种GM(1,1)模型与线性回归组合预测方法,使用该方法建立了西安市国内生产总值(GDP)预测模型,计算了西安市2001~2003年GDP总值,对比检验了单独使用GM(1,1)模型和线性回归模型与该模型的精度。检验结果表明,该方法较好地克服了单独使用GM(1,1)模型和线性回归模型的缺陷,在实际预测中取得了好的效果。  相似文献   

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