基于自适应神经网络的边坡位移预测

通过对边坡位移历史数据序列进行特征分析 ,计算出饱和嵌入维数和最大 Lyapunov指数 ,给出了边坡位移的最大可预报时间尺度。在此基础上 ,确定了神经网络的输入节点数 ,建立了基于自适应神经网络的边坡位移预报方法 .通过对三峡升船机高边坡和新滩滑坡实际位移数据进行预测 ,结果令人满意 .这对于建立边坡位移的实时监测 -预警系统有重要意义.     

多输入非线性串级系统的自适应控制

对一大类含有未知参数的多输入非线性串级系统 ,基于 backstepping递推设计方法 ,进行了自适应控制设计。当自适应控制律作用于该系统时 ,闭环系统的所有信号是有界的 ,并且原系统的状态收敛于零.     

Stochastic stability of quasi-integrable Hamiltonian systems with time delay by using Lyapunov function method

The asymptotic Lyapunov stability of one quasi-integrable Hamiltonian system with time-delayed feedback control is studied by using Lyapunov functions and stochastic averaging method. First, a quasi-integrable Hamiltonian system with time-delayed feedback control subjected to Gaussian white noise excitation is approximated by a quasi-integrable Hamiltonian system without time delay. Then, stochastic averaging method for quasi-integrable Hamiltonian system is used to reduce the dimension of the original syst...     

基于神经网络的Lyapunov指数谱的计算

利用 BP神经网络的非线性函数逼近能力 ,由实验观察数据列计算系统的 Lyapunov指数谱 .实例计算表明 ,此种方法精度较高且计算量较小 ,有重要的实际意义.     

一般Lurie型直接控制系统绝对稳定的充分条件

本文利用大系统的分解方法，给出一般Ｌｕｒｉｅ型直接系统绝对稳定的几个充分条件。     

关于电力系统的Lyapunov函数的构造

对于电力系统（1）构造了一种新型的Lyapunov函数，并举例说明它估计出的吸收域比以前的结果在某方面上有扩展。     

应用混沌相空间模线性回归模型研究短期负荷预报

在一维 Lyapunov指数预报模型的基础上提出了混沌相空间模线性回归模型 ,并将该模型应用于短期负荷预报 .对厦门市实际负荷时间序列进行预报 ,取得了较满意的结果 .     

一类具有饱和发生率和分布时滞的HIV感染模型的全局稳定性分析

建立了一类具有饱和发生率和分布时滞的HIV感染模型,给出了病毒感染再生数R0和CTL免疫再生数R1,证明了:当R0≤1时,未感染平衡点是全局稳定的;当R0>1>R1时,无免疫感染平衡点是全局稳定的;当R1>1时,免疫感染平衡点是全局稳定的.     

BAM神经网络的稳定性分析

本文研究了BAM神经网络的稳定性问题,通过构造新的Lyapunov泛函,给出了此类系统平衡点渐近稳定的充分条件,并举例说明了结果的有效性和保守性.该充分条件对丰富和完善了神经网络的稳定性理论体系,具有积极的意义.     

变分Lyapunov函数方法与脉冲控制系统的实际稳定性

主要利用变分Lyapunov函数方法,通过建立一个变分比较原理,得到了关于脉冲控制系统两个测度实际稳定的比较结果.