序限制下最优位置同变预测区间的改进

考虑序限制下随机变量的统计预测问题. 利用密度函数中未知参数间的序限制及可得到的所有样本观测值, 改进了位置分布族下常见的同变预测区间, 给出一族改进的预测区间, 并举例进行了说明.     

序限制下的同变预测

在统计决策理论框架内讨论了非对称损失下未知随机变 量的点预测问题, 将估计理论中改进同变估计量方法引入到统计预测问题. 通过利用分布函 数中未知参数之间的序限制, 对无序限制下的最优同变预测量进行了改进, 在一定条件下, 构造出一族改进预测量, 从而解决了常用同变预测量的改进问题. 通过举例给出了具体问题 的改进预测量.     

Stein损失下的统计预测问题

在统计决策理论框架内考虑了Stein损失下的统计预测问题.利用估计问题中对无序限制下参数估计量的改进方法,结合未知分布参数之间的序限制,对通常的最优同变预测量进行了改进,构造了一族改进预测量,从而解决了Stein损失下最优同变预测量的改进问题,并给出了相应的例子.     

序限制下同变预测区间的改进

在统计决策理论框架内考虑了位置和尺度分布族下随机变量的区间预测问题.利用估计问题中对无序限制下参数估计量的改进方法,结合未知分布参数之间的序限制,对通常的位置和尺度同变预测区间进行了改进.在一定条件下,构造了一族改进预测区间,从而解决了常用同变预测区间的改进问题.     

参数有限制条件下最优同变点预测量的改进

考虑了在位置分布族与尺度分布族中,当未知的分布参数含有限制条件下,对参数无限制下给出的未知随机变量的最优同变点预测量进行改进。在一定条件下,利用IERD方法构造一族改进后的点预测量。     

参数序限制下最优同变预测区间的改进

考虑了位置分布族与尺度分布族中,当未知参数含有序限制时,对未知随机变量的预测区间的问题。利用序限制下最优同变估计量的改进方法,在一定条件下,构造一族改进后的同变预测区间,从而解决了对未知随机变量同变预测区间的改进问题。     

位置分布族下最优同变预测区间的改进

在统计决策理论框架内考虑了位置分布族下的区间预测问题.利用估计问题中对无序限制下参数估计量的改进方法,结合未知分布参数之间的序限制,对通常的位置最优同变预测区间进行了改进,构造了一族改进预测区间.     

位置分布族下最优同变预测区间的改进

在统计决策理论框架内考虑了位置分布族下的区间预测问题。利用估计问题中对无序限制下参数估计量的改进方法,结合未知分布参数之间的序限制,对通常的位置最优同变预测区间进行了改进,构造了一族改进预测区间。     

非对称损失下正态均值的区间估计

考虑非对称损失下正态均值的区间估计, 在位置变换群下给出容许的最优同变置信区间, 其为通常置信区间的推广. 同时, 利用估计问题中对序限制下参数估计量的改进方法, 结合分布参数之间的序限制改进了所得的最优同变置信区间, 构造了一族改进置信区间.     

三参数Weibull分布的随机比较

给出了两个相互独立但不同分布的三参数Weibull分布随机变量满足各种随机序时其分布所含参数间的相应关系.也给出了两组相互独立但不同分布的随机变量次序统计量之间的随机序关系.     

基于模糊控制的Smith预估器的改进研究

针对于燥系统具有不确定特性、大滞后的特点，提出了一种将模糊PID与模糊Smith预估器相结合的控制策略，实现了PID参数和Smith预估器滤波时间常数的在线整定，获得了比模糊PID控制、模糊Smith预估器控制更好的控制效果。仿真结果也证明了这一点．     

用于时滞不确定系统的自适应Smith预估器

Smith预估器对模型的依赖性制约了它在实际中的应用 ,文中提出一种改进型Smith预估器 ,能在线地跟踪时滞不确定对象的时滞时间常数的变化引起的系统输出的变化 ,调节模型输出使得闭环系统稳定 ;而且 ,模型中不含有时滞环节 ,控制器只有一个调节参数 ,易于实现 ;对一大惯性、大时滞系统的仿真结果表明 ,改进算法较好地解决了Smith预估器的稳定性对模型时滞时间常数的依赖性问题 ,具有广泛的应用前景     

提高Smith预估器扰动抑制能力的方法及应用

以带纯滞后的典型工业过程为被控对象，针对常规Ｓｍｉｔｈ预估补偿控制对外扰动信号响应缓慢的缺点，给出一种改进的Ｓｍｉｔｈ预估器结构。分析了预估器的改进方法和参数设计，数值仿真和应用结果表明，该控制方案对改善系统的抗干扰性能有良好效果。     

线性模型广义压缩预测的性质

考虑线性模型的参数预测问题,在设计矩阵的复共线性下,提出了广义压缩预测,并讨论了它们的性质.     

基于鲁棒自适应预估器的电阻炉温切换控制

针对炉温设定值改变等原因引起的对象模型参数变化问题,提出了BangBang--积分切换控制器和鲁棒自适应Smith预估器.根据炉温静特性设计的切换控制器,有效减小了系统的超调和调节时间,同时降低了控制性能对设定温度变化的敏感性.自适应预估器中鲁棒项的引入,提高了预估器自适应律对纯迟延参数精度的鲁棒性.仿真结果表明,在纯迟延时间失配的情况下,鲁棒自适应Smith预估器能够保证预估误差收敛于零;在设定值大幅变化的情况下,切换控制系统的性能比PID(Proportion Integration Differ-entiation)控制更稳定.     

预估校正NURBS实时插补算法的改进

预估校正算法是一类典型的NURBS插补算法,稳定的预估公式和明确的迭代收敛条件是该算法的关键;数学推导证明,现行的二阶预估公式不能保证插补过程中参数u的单调性,插补时将出现方向反转现象;该方法的迭代收敛条件不可能总是成立,在NURBS曲线尖角拐角处可能造成迭代过程发散。本文提出的一阶预估公式可以保证插补过程参数u的单调性,消除插补方向反转现象,和二阶预估公式比较,迭代次数有所增加,速度精度不变。     

具有参数的三阶收敛的修正牛顿迭代法

以解非线性方程的常微分方程方法和传统牛顿法为基础,提出方程求根的一种具有参数的修正牛顿迭代法,证明了这种迭代法至少具有三阶收敛速度,最后通过实际算例给出了相关迭代法相互比较的数值结果.     

带预测参数的同伦分析方法及其在两个非线性系统中的应用(英文)

在传统同伦分析法(HAM)的基础上,新方法(PHAM)通过引入一个预测参数及相关条件来预测一个非线性微分系统是否具有多个解,通过将此方法分别应用到两个非线性微分系统中,成功地获得了相应系统多个有效的解析近似解.     

多重时滞非线性系统的自适应预测控制

针对NARX模型中一步时滞控制算法不完全适用于多重时滞的情形,提出一种在工作点处用线性的动态切平面逼近一般的非线性系统的方法,结合一种准则函数和预测器算法,提出一种自适应预测控制算法,给出了该模型下具有遗忘因子的递推最小二乘非线性参数估计算法.仿真结果表明:该控制算法品质好,参数估计算法几乎无偏,验证了自适应预测控制算法和递推参数估计算法的有效性.