BP模型在降雨径流预报中的应用研究

简要介绍了人工神经网络用于洪水预报的基本原理,对降雨径流预报的网络模型进行了改进。为了避免陷于局部极小值和缩短学习时间,采用了改进的自适应BP算法进行洪水预报,开发了基于BP模型的洪水预报系统,并经过山西省文峪河水库的实测资料进行了预报,取得了令人满意的精度。     

基于反馈加权组合的电力市场下中长期负荷预测方法

本文简单分析了几种常用的中长期负荷预测方法存在的缺点,针对电力市场环境下对负荷预测精度的高要求,提出了一套精度较高且实用的中长期负荷预测的方法.应用该方法对广西某地方电网进行负荷预测,计算结果表明,该方法的预测结果误差小,在实际预测领域有较高的实用价值.     

基于PD型迭代学习的液压机械手轨迹控制

液压机械手作业系统的任务规划具有重复性,为了对液压机械手作业动作进行有效控制,建立了适合机械手作业系统的迭代自学习控制规律.只要增益Kp、Kd及学习因子α满足一定的条件,则该学习控制就是稳定的.通过对系统数字仿真,结果表明带学习因子的PD型迭代学习控制,较传统的PD控制有更好的动态响应特性,稳态误差小,具有一定的自适应性和鲁棒性.采用这种PD型前向反馈学习控制规律,只要机械手各关节变量的位置锁定,就可在期望的范围内实现抓取和释放动作.因此,该控制算法适合液压机械手系统的控制要求,能对其作业进行有效控制.图6,表1,参8.     

基于MATLAB的机器人运动仿真研究

按照一定的要求对一种柱面坐标机器人进行了参数设计，讨论了该机器人的运动学问题，然后在MATLAB环境下，用Robotics Toolbox对该机器人的正运动学、逆运动学、轨迹规划进行了仿真．通过仿真．观察到了机器人各个关节的运动．并得到了所需的数据．说明了所设计的参数是正确的．从而能够达到预定的目标，     

基于支撑向量机在线学习方法的短期负荷预测

提出了基于支撑向量机在线学习方法的短期负荷预测,该方法克服了传统的支撑向量机负荷预测当训练样本集合改变时为了保证预测精度必需重新进行训练来得到新的回归函数的缺点.充分利用支撑向量机解的稀疏性和前一次的训练结果,提出了递增和递减算法,直接修改原有回归函数的系数来得到新回归函数.实例计算表明,该方法与传统支撑向量机方法相比,具有计算速度快,推广能力强的显著特点,在相同预测精度下,计算速度提高了近两个数量级.     

需求信息预测与处理中的牛鞭效应

研究了在不稳定的市场需求下，生产商和零售商所组成的供应链系统中的牛鞭效应存在问题．提出了当零售商采用一次平滑指数法或简单移动平均法获得需求信息的过程中，不存在波动放大现象．证明了在生产商和零售商都采用固定间隔库存策略处理需求信息的过程中，显著存在波动放大现象，从零售商到生产商的信息传递过程中，存在着牛鞭效应现象．需求过程中的牛鞭效应主要是由于生产商和零售商利用各自库存策略处理信息的结果．     

采样间隔非均匀一阶渐近增长模型及贝叶斯预测

利用贝叶斯预测方法给出采样间隔非均匀情况下的一阶渐近增长模型，当观测误差方差已知时，给出了它的先验分布、预测分布和后验分布的修正递推算法。     

优化灰色模型在负荷预测中的应用

论述了用优化灰色理论进行电力系统负荷预测的建模过程。通过指数平滑法对原始负荷数据进行预处理 ,把有起伏特性的原始数据序列改造成规律性强的序列 ,再利用优化灰色模型进行预测 ,提高了预测精度 ,该方法简捷实用 ,经实际算例校核证明 ,可以作为中期电力负荷预测的理想工具     

户外小型智能移动机器人运动轨迹跟踪控制

该文根据户外小型智能移动机器人的应用特点研究了轨迹跟踪控制。基于机器人的动力学模型，利用后退方法的思想，设计了全局收敛的稳定可靠的跟踪控制律，提高了移动机器人在不确定性环境中工作的鲁棒性，比基于运动学模型设计的控制律更加适宜于工程应用，经仿真计算，验证了该控制方法的正确性，为户外小型智能移动机器人轨迹跟踪的实用控制方法提供了理论依据。     

冲击荷载下地基下沉量预测

冲击荷载加固地基，场地地基下沉量的计算可用于估计其它地基加固效果指标。本文采用三种方法对地基下沉量进行计算，工程实例表明极限孔隙比法预测结果最好。