基于误差反传算法的时间序列非线性预测方法

讨论了基于误差反向传播算法的时间序列非线性预测方法，给出了用该方法预测的时间序列程序框图并对太阳黑子预测问题进行了计算机仿真。仿真结果表明该非线性预测方法有较好的预测效果．     

大滞后非线性系统PID型多步预测控制

简要概述了基于神经网络的大滞后非线性系统多步预测器的实现,在分析直接多步预测中的误差自关联问题的基础上,提出一种较为准确的去误差直接预测方法,引用鲁棒性好的PID型多步预测目标函数对滞后非线性系统实现预测控制.在控制中,采用适用于动态系统的递归神经网络.仿真实验表明了所提方法的有效性.     

SPCE061A内置ADC非线性误差的补偿方法

针对SPCE061A单片机模-数(A/D)转换器存在非线性问题,给出了一种补偿其非线性误差的方法.首先在硬件上通过TL431提供稳定参考电压,然后在软件上应用平均值法和分段函数补偿法补偿其非线性误差.实际测试表明,转换结果与理论值基本吻合,非线性误差得到有效补偿.     

基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测方法

为提高复杂工业系统非线性时间序列预测精度,将工业系统非线性时间序列不同的单个预测模型预测值作为函数链神经网络的原始输入值,并将原始输入值按正交的三角函数扩展得到的数值作为函数链神经网络扩展输入值,在分析函数链神经网络拟合充要条件的基础上,结合模糊自适应变权重算法计算函数链神经网络权重,建立基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测模型。研究结果表明:基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测方法的预测精度较高,并且平均误差和预测平方根误差均较小,具有较强的泛化能力;该模糊自适应变权重函数链神经网络预测模型可用于复杂非线性工业系统决策。     

城市用水量非线性组合预测方法研究

利用小波网络构造模型的优化组合函数,建立了城市用水量非线性组合预测模型.将非线性组合函数的拟合转化为小波网络参数的估计,采用遗忘因子法训练网络的权值,利用递推预报误差算法训练尺度因子和平移因子.实例表明,该方法具有很强的泛化能力与自适应数据和函数变化的能力,能够有效提高预测精度,克服了线性组合预测方法适应性不强的问题.     

基于SVM的分类预测

简单介绍了SVM的理论背景，详细介绍了基于SVM的分类预测方法。给出了基于SVM的分类预测技术的性能测试结果。指出该分类预测技术可将实际问题通过非线性变换转换到高维的特征空间，在高维空间中构造线性辨别函数来实现原空间中非线性辨别函数。     

提升小波尺度自适应非线性预测算子构造方法

提出一种提升小波尺度自适应非线性预测算子的构造方法.通过相空间重构将剖分信号转换成训练样本,采用基于高斯核函数的支持向量回归机算法进行回归训练,给出所构造预测算子的结构,并说明基于高斯核函数实现最小均方误差原则的机理.通过仿真实验验证用所构建预测算子在故障诊断时具有较好的识别能力和较强的抗噪能力,在信号降噪时信噪比较高、效果良好.     

自适应非线性FIR主动噪声控制

针对非线性主动噪声控制系统的非高斯噪声问题,利用Hammerstein/Wiener模型思想简化Volterra滤波器,提出基于函数映射的非线性FIR主动噪声控制器.给出基于二阶Renyi误差熵和均方误差加权和的广义滤波-X梯度下降算法,实现自适应非线性主动噪声控制,并分析了控制算法的收敛性.该方法综合了信息熵和均方误差对误差信息的优势,结构简单且学习参数少.仿真结果表明了该方法的有效性.     

EMD分解下基于SVR的股票价格集成预测

为实现对非平稳、非线性股票价格时间序列的高精度预测,提出经验模态分解下基于支持向量回归的股票价格集成预测方法EMD-SVRF(EMD and SVR based stock price integrated forecasting)。首先,运用经验模态分解方法获得股票对数收益率时间序列的本征模函数及趋势序列,然后,利用ε不敏感支持向量回归为各本征模函数及趋势序列分别建立预测模型,并计算各本征模函数及趋势项的预测值,最后,集成得到股票收益率序列预测值。实验表明,相对现有的EMD-Elman网络和ARMA-GARCH等主流股价预测方法,EMD-SVRF具有更小的拟合误差和预测误差,是一种高精度的股票价格预测方法。     

混沌最小二乘支持向量机的短期风功率预测

结合混沌的相空间重构理论和LS-SVM的优点,提出了一种基于混沌LS-SVM风功率预测方法,利用误差评价函数形成反馈机制,通过误差反馈建立参数合理的风功率预测模型;通过对实际数据的仿真,结果表明所提出的混沌LS-SVM预测模型有较好的非线性拟合能力,有较高的预测精度。     

区域物流需求预测的COMR方法

针对区域物流需求规模短期预测建模的特点,结合核方法和支持向量回归的研究进展,提出了一类带约束的最优多元回归模型。该模型综合考虑了多元回归函数的拟合误差、泛化能力以及非线性预测建模的特点,为区域物流需求增长预测提供了一种新方案。对上海市最近5年物流需求规模的预测也验证了该模型的有效性。     

求解非线性优化问题的一个非线性Lagrange函数

提出了一个求解非凸的具有不等式约束的非线性优化问题的一个非线性Lagrange函数,并讨论了在K—T点的性质。收敛定理表明,在适当的条件下,当参数k大于某一阈值k0时,产生的点列具有局部收敛性,由此给出了与罚参数相关的解的误差估计。     

交通能源需求量组合预测模型研究

本文尝试将组合预测法应用于我国交通能源需求量的预测,以提高预测精度．通过赋予合理权重,将误差修正模型、非线性回归模型和多元回归模型加权组合建立组合预测模型．对各模型进行平均绝对百分误差（MAPE）、希尔不等系数（Theil IC）和均方根误差（RMSE）等指标的比较,证明单一模型经过组合能够提高预测精度．     

一种短信数据量预测方法的研究

评估网络处理能力是否满足短信增加量,关键之处是及时、准确完成短信数据量的预测.本文根据短信数据量时间序列的非线性性质,给出了一种预测方法.这种方法基于相空间重构,应用混沌时间序列的加权一阶局域法单步预测模型预测短信数据量.以全国2004年1月到2007年1月的月短信数据量为实例进行计算分析,通过Matlab仿真,得出相对误差在0.017～0.08以内.     

考虑预报误差的枫树坝水库实时调度

在计算枫树坝水库入库洪水预报误差的基础上,进行了预报洪水风险分析,建立了枫树坝水库预报误差风险函数,为合理使用预报成果提供了科学依据.根据调度规则,结合预报误差风险作出了枫树坝水库作业预报及预报调度,可供实际预报调度决策中应用和参考.     

考虑预报误差的枫树坝水库实时调度

在计算枫树坝水库入库洪水预报误差的基础上,进行了预报洪水风险分析,建立了枫树坝水库预报误差风险函数,为合理使用预报成果提供了科学依据.根据调度规则,结合预报误差风险作出了枫树坝水库作业预报及预报调度,可供实际预报调度决策中应用和参考.     

基于无偏估计的装甲装备器材需求灰色预测

针对装甲装备器材需求数据采集过程中存在的数据采集偏差,建立了存在数据采集误差的装备器材需求灰色预测模型;分析了装备器材需求灰色预测模型中,最小二乘估计为无偏估计的条件是数据采集误差的期望为0,否则,最小二乘估计为有偏估计;最后针对数据采集偏差期望不为0的条件,给出一种基于辅助变量的无偏参数估计方法.通过实际案例仿真分析验证了方法的合理性和可行性.     

非线性抛物最优控制问题插值系数混合有限元解的先验误差估计

采用插值系数的思想去处理方程中的非线性项,建立了非线性抛物最优控制问题插值系数混合有限元的离散格式,对状态方程和对偶状态方程利用最低阶的Raviart-Thomas混合有限元逼近,控制变量利用分片常函数逼近,应用一些偏微分方程混合有限元的误差估计结果,得到状态变量和控制变量逼近解的最优阶先验误差估计.     

基于灰色BP神经网络的装备保障费用预测模型

装备的保障费用是装备全寿命周期费用的重要组成部分,为了科学合理地预测武器装备的保障费用,通过分析装备保障费用的构成及其影响因素,考虑到装备保障费用数据量有限、复杂多变、非线性,用单一预测模型预测精度不高,因此建立了基于灰色系统理论和BP神经网络的组合预测模型,将灰色系统模型善于处理小样本数据和BP神经网络优于解决复杂非线性问题的优点有效地结合起来,对基于非线性时间序列的保障费用进行预测。仿真实例表明该组合模型的预测结果比传统单一模型所得到的预测结果总体误差要小,可以有效提高装备保障费用的预测精度。