基于GPS轨迹数据的混合多步Markov位置预测

随着移动设备和定位技术的广泛应用,基于位置服务成为研究热点,位置预测是其重要研究内容.基于GPS轨迹数据,对位置预测方法进行研究.Markov模型可以较好地表示时序数据,因此可较好地用于位置建模和预测.在基于Markov建模的位置预测中,1阶Markov模型存在轨迹信息利用不充分、预测准确率低的问题;而多阶Markov模型存在状态空间急剧膨胀的问题.针对这些问题,提出了基于混合多步Markov模型的位置预测方法,在将原始GPS轨迹转化为区域轨迹的基础上,对各多步模型进行融合,提出了基于Adaboost框架的各多步模型影响系数的生成方法,在保证状态空间不变的情况下提高了预测准确性.真实数据集上的实验验证了所提位置预测方法的有效性.     

基于RBF-ARX模型的高速列车预测控制器设计

针对高速列车在复杂环境运行时,传统预测控制器出现的动力学模型失配、在线辨识实时性不强等问题,提出一种基于RBF-ARX模型的列车预测控制方法.首先,构建RBF-ARX模型作为列车控制器的预测模型,使用SNPOM算法处理列车运行中的大量历史数据,得到预测模型的模型阶次及优化参数,并验证了模型的准确性.然后使用该模型构造预测控制器对列车目标曲线进行在线跟踪仿真.结果表明:基于RBF-ARX模型的高速列车预测控制器不仅解决了动力学模型失配的问题,并且在控制精度及舒适度等方面都优于传统预测控制器.     

大坝安全监测的ARIMA-BP组合预测模型

研究大坝安全监测中用于预测坝体变形问题的模型,给出了一种组合模型来预测坝顶位移.单一的ARIMA模型和神经网络预测模型在预测位移问题时精度不高,分析了两种模型的原理和建立方法,利用两种模型单独对时间序列进行拟合与预测,再通过赋予适当的权重,得到新的组合预测模型.通过某水电站工程实例分析表明,该组合预测模型结合了两种模型的优势,提高了模型的预测精度,有广泛的应用前景.     

云模型在水资源供求预测中的应用

云模型是表示某个定性概念与其定量表示之间不确定性转换模型,它将概念的模糊性和随机性结合在一起,对不确定性问题的解决有着很强的鲁棒性.文章将云模型运用于水资源供求预测中,初步解决了水资源预测中所存在的模糊性和随机性问题.实验结果表明,该方法预测精度优于普通预测方法,与实际值基本吻合.     

非线性Hammerstein-Wiener模型辨识预测控制

为解决工业过程控制领域中非线性系统的模型辨识与预测控制问题,提出一种基于BP神经网络模型的预测控制策略,采用一种分段最小二乘支持向量机辨识Hammerstein-Wiener模型系数的方法建立非线性预测控制器.利用BP神经网络训练预测控制输入序列和拟牛顿算法求解非线性预测控制律,从而实现了一种基于支持向量机Hammerstein-Wiener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.     

基于ARM-Linux 台的显式模型预测控制算法实现

为了对显式模型预测控制算法进行实验研究,建立了基于ARM-Linux平台的显式模型预测控制实物仿真控制系统.在ARM-Linux平台上实现了显式模型预测控制算法的在线计算过程,把传统的隐式模型预测控制的反复在线优化计算问题转变为在线数据搜索过程,简化了在线计算过程,提高了在线计算速度,减少了在线计算时间.对显式模型预测...     

一种改进的Bayesian网络模型用于蛋白质二级结构预测

分析了蛋白质二级结构预测问题的Bayesian模型,给出了基于这种模型的神经网络,并提出了一种改进的网络模型,通过实验表明这一新模型能较好地处理蛋白质二级结构预测问题.     

一种基于Wiener模型的非线性预测控制

提出了一种基于Wiener模型的非线性预测控制方法.通过引入非线性部分的广义回归网络逆模型,将非线性预测控制转化为线性预测控制,用线性优化算法解决非线性预测控制问题,避免了复杂的非线性优化.仿真实验表明了该方法的有效性.     

基于参数模型的智能化预测及其系统研制

研究了基于参数模型的智能化预测、人类专家对预测问题的认知模式与预测模型的智能化选取问题;介绍了所研制的一个基于参数模型的智能化预测系统;应用该系统完成了山东省嘉祥县工商税收的年度预测.     

灰色马尔可夫模型的改进及农业受灾面积预测应用

针对传统的GM(1,1)模型对波动性较大的数据预测精度较低的问题,进行了2次改进并分别与马尔可夫链预测相结合建立了灰色马尔可夫模型.将各模型应用于江西农业受灾面积预测,结果表明,改进的灰色模型和灰色马尔可夫模型拟合精度较传统方法均有明显提高,验证了改进的灰色马尔可夫模型的有效性.