基于T-S模型的自适应多变量模糊预测控制

针对多变量非线性系统的控制问题,提出了一种具有良好控制效果的模糊预测控制方法。首先采用快速聚类法和递推最小二乘法辨识得到非线性系统的T-S模型,然后对系统进行线性化,并基于线性化的模型设计模糊广义预测控制器并对非线性对象进行在线自适应控制。对一个带时延的强耦合二变量非线性对象进行仿真,结果表明对于具有时变性的非线性系统,该方法具有很好的控制效果。     

基于线性近似和神经网络逼近的模型预测控制

针对非线性系统的模型预测控制问题,提出了一种基于线性近似和神经网络逼近的控制算法。用Taylor级数展开法对非线性系统进行线性近似时,要求对象系统中的非线性函数必须连续可微。为了突破这一限制,引入了Stirling插值公式线性近似法,拓展了可处理的非线性系统范围。通过对线性化过程中产生的非线性高阶项进行径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络逼近,显著提高了对象系统模型精确度。为了降低数值计算复杂度,将控制性能指标函数重构为易于处理的二次型最优化问题,通过对该二次型最优化问题的求解得到了最优控制序列。控制过程考虑了约束条件的影响以模拟真实的工业生产过程。仿真结果证明了所提出预测控制方案的有效性。     

基于C-R模糊模型的非线性预测控制

Cao和Ress提出的模糊模型（称为C-R模糊模型）由模糊推理和局部线性解析模型两部分组成，用隶属函数加权局部模型构成系统的全局非线性模型。本文提出了一种新的结构上与阶跃模型相类似的C-R模糊阶跃模型。并用DMC动态矩阵控制算法，求解基于该模型的非线性预测控制问题，得出了预测控制算法的解析形式，该方法克服了一般非线性预测控制算法求解困难的缺陷。     

多模型自适应预测函数控制及仿真

许多工业控制对象存在一定程度的非线性环节,经典控制方法很难满足控制要求。多模型预测函数控制法结合了多模型控制法和预测函数控制法的优点,在一些复杂的工业控制系统中获得了成功的应用。结合模型匹配计算公式,提出了基于参数在线辨识的多模型切换方法。它不依赖于典型工况下系统参数的模型,且能根据实际系统的运行情况及时地切换模型参数。将这种控制方法应用到蒸馏塔温度控制系统中去,研究表明,这种控制方法有较强的自适应能力,具有一定的实用价值。     

基于反馈线性化的船舶舵鳍联合减摇MPC控制

针对船舶运动系统具有非线性、强耦合、多变量等特性,并考虑海洋环境对船舶运动影响,建立了一个能够比较全面反映船舶运动本质特性的四自由度(纵荡、横荡、横摇、艏摇)运动非线性数学模型,基于模型预测控制是一种在控制领域得到实际应用的多变量优化控制策略,设计了基于反馈线性化的船舶舵鳍联合减摇模型预测控制(MPC)系统。在不同海情下,完成了横摇与航向联合控制仿真实验,结果表明：该控制方法鲁棒性强,既能实现精确的航向控制又能得到良好的减摇效果。     

基于状态相依RBF-ARX模型的非线性预测控制及应用

对于一类工作点时变的光滑非线性多变量系统,采用状态相依自回归(state-dependent auto-regressive with exogenous, SD-ARX)模型描述系统的非线性状态特征,用高斯径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络近似SD-ARX模型的函数型系数,利用结构化非线性参数优化方法(structured nonlinear parameter optimization method, SNPOM)离线估计模型参数,并以状态信号量引导模型实时反映对象的动态特性,在此基础上设计的非线性预测控制器因避免了在线模型参数估计,可提高系统的实时性,并具有较好的控制效果。对四旋翼飞行器的实验结果验证了建模方法的有效性和控制方法的可行性。     

混沌经济时序非线性动力系统的预测方法研究

混沌经济时序的预测方法研究是混沌经济非线性动力系统的重要内容，提出了一种改进的非线性混沌经济模型，应用模型的阶数由最小嵌入维数决定的观点，给出了相应的模型参数辨识方法，并用其确立的混沌模型进行了预测工作，计算结果表明：模型参数辨识方法能迅速地将参数估计值带到多峰目标函数的全局最小值附近，然后再采用优化理论能较准确地求出模型的参数，用得到的混沌模型对系统进行预测工作，其短期预测效果良好。     

非线性模型预测控制的智能算法综述

从非线性模型预测控制的预测模型建模和最优化问题求解两方面入手,介绍了近年来基于智能模型和智能优化算法的非线性系统预测控制方法,并对各种算法的特征进行了总结评述,指出了智能非线性预测控制方法存在的问题和未来的发展方向。     

应用神经网络技术研究农业生产函数

在对目前流行的Ｃ－Ｄ农业生产函数研究方法及其存在的问题做了简要分析后，提出了应用神经网络技术建立“隐式”农业生产函数模型的新思路。该模型方法具有较好的非线性品质，模型适应能力强。     

基于神经网络的非线性动态系统的多内模控制研究

由于非线性动态系统的复杂性,目前还没有统一的控制器设计方法,用传统的线性系统理论来设计,当工作点大范围变化时,很难保证其性能及稳定性.在人工神经网络内模控制系统中建立了神经网络内部模型和神经网络内模控制器,提出了基于多模型的内模控制方法,它对非线性动态过程的控制具有良好的性能.在此基出上,给出了方便易行控制算法,仿真分析结果验证了控制算法的有效性.     

计量经济中一类单指标模型的建模

本文基于对统计学中广义线性模型的分析、详细研究了计量经济中一类单指标模型的建模问题，提出了相应的参数估计与推断算法，并加以实施。实例分析说明该模型及其方法在实际应用中具有优越性。     

SV和GARCH模型拟合优度比较的似然比检验

讨论了在金融时间序列中广泛应用的两类波动性模型，即ARCH模型和SV模型的比较问题．从似然比原理出发，提出了一种基于随机模拟的似然比检验方法，阐明了利用该方法进行模型间比较的基本步骤，并利用基于随机模拟方法的似然比检验，分别比较了SV与GARCH(1，1)、SV与t-GARCH对上海股市数据拟合优度，结果表明：SV模型对于上海股市时间序列数据的拟合好于GARCH(1，1)模型，而SV模型上海股市时间序列数据的拟合与t-GARCH(1，1)模型效果相当。     

基于MCMC方法的两类波动模型的应用比较

采用中国股市数据，运用基于Gibbs抽样的MCMC方法对ARCH—GARCH模型族与SV模型族进行了比较分析．实证结果显示，无论是从收益率序列峰度系数的描述看，还是从平方收益率序列自相关函数的描述来看，SV模型族都优于GARCH模型族；进一步，基于t分布的模型模拟效果总是优于基于正态分布的模型，看出股市收益率序列并不服从正态分布，     

A user designer-based systems methodology

This paper develops the argument that in organizational redesign it is desirable to utilize user-designers as the architects for the redesign. A methodology is developed which emphasizes the use of ideal systems models by user-designers to plan for the organization's future. The methodology involves the creation of an ideal system model, then an analysis of the present system through the creation of root definitions and process models of the existing system. Then root definitions and process models for the idealized system are created. Finally, the two are compared and desirable changes are generated which bring the existing system toward the idealized.     

灰色GM模型及其应用

灰色ＧＭ模型及其应用刘希强（聊城师范学院灰色系统研究所，山东２５２０００）ＧｒｅｙＭｏｄｅｌｓａｎｄＩｔｓＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓＬｉｕＸｉｑｉａｎｇ（ＬｉａｏｃｈｅｎｇＴｅａｃｈｅｒｓ’Ｃｏｌｌｅｇｅ，Ｓｈａｎｄｏｎｇ２５２０００）Ａｂｓｔｒａｃｔ...     

复杂动力网络的数学模型与同步准则

许多自然和人造的网络都属于复杂网络,它们具有复杂的招朴结构和大量的节点.人们提出了许多数学模型来描述各种各样的复杂网络,探讨复杂网络的动力和集群行为.简要地回顾几个典型的复杂动力网络模型.基于提出的时变复杂动力网络模型,给出了几个基本的网络同步准则.最后给出了一个简单的例子加以说明.     

高低频预测模型结合的最优化方法

结合用于预测同一经济变量的高低预测模型能够集中两类模型的优点,使得低频预测结果动态化,是同时具有理论意义和实用价值的课题。本文用最优化方法对此进行了研究。文中提出了高频序列有补充信息时对低频预测结果的动态调整方法。该方法已用于中国进口与关税税收预测支持系统的研制,预测及检验结果表明该方法具有很好的预测效果和实用性。     

人民币汇率决定因素分析

根据现阶段我国的实际经济背景和管理浮动汇率制度的特点,运用系统分析方法,通过对人民币汇率决定机制的分析,建立了人民币汇率决定模型．根据所建立的模型,得出如下结论：人民币对美元汇率的变化率是由西方主要货币对美元汇率的变化率、商品的相对价格的变化率、国内外利率差、外债余额对收入比率的变化率及国内货币供应量的变化率共同决定的．实证分析表明本文所建立的模型能反映现阶段人民币汇率的客观实际．     

犹豫模糊偏好决策研究进展与前景

犹豫模糊偏好关系作为一种刻画事物不确定性的有效表达方式,能够用多个可能的隶属度同时描述决策者对事物两两比较的评价结果.本文对基于犹豫模糊偏好关系的决策理论发展进行了综述:首先介绍了犹豫模糊偏好关系的发展背景及定义;然后从基于偏好关系的权重导出模型,一致性测度及非一致性修正算法和群体共识模型的角度概述了犹豫模糊偏好决策的研究进展;并且给出了一些基于犹豫模糊拓展型偏好关系的决策理论以及现有相关决策模型的应用,最后展望了基于犹豫模糊偏好关系的研究前景.     

联合均值与方差模型的变量选择

在许多应用方面, 特别在经济领域和工业产品的质量改进试验中, 非常有必要对方差建模. 推广经典的正态回归模型, 对联合均值与方差模型提出一种同时对均值模型和方差模型的变量选择方法. 提出的惩罚极大似然估计具有相合性和oracle性质. 随机模拟和实例研究结果表明该模型和方法是有用和有效的.