动态耦合度的定义与表示

介绍了多变量系统动态耦合度的定义及其简化表示,以及与之相关的变量配对原则。最后,对已解耦和未解耦系统的动态耦合度进行了仿真比较。     

基于改进典型相关分析的混沌时间序列预测

典型相关分析是目前常用的研究两个变量集间相关性的统计方法.针对线性典型相关分析法不能揭示变量间非线性关系,因而不适用于混沌系统等问题,将核典型相关分析与径向基函数神经网络相结合,提出了一种改进的核典型相关分析方法以解决映射空间样本未知及逆矩阵求解困难等问题.首先利用两个径向基函数神经网络,通过训练使两个网络输出之间的相关系数达到最大,可同时得到两组典型相关变量.然后建立预测模型,对Lorenz混沌方程及大连月气温与降雨二变量混沌时间序列进行仿真,并与传统的线性回归预测方法进行比较,多组仿真结果证明了所述方法的有效性.     

空间数据驱动的B市主城区犯罪时空分布及其影响因素分析

本文以基于派出所的泰森多边形为研究单元,采用核密度估计、标准差椭圆、G统计分析、地统计分析和全局Moran''s I指数分析B市2016-2017年犯罪在空间上的分布情况。基于空间兴趣点（Point of Interest, POI）与多时相遥感分类体系等多源数据,采用相关分析和主成分分析提取犯罪影响因子,通过解释变量Johnson变换后的地理加权回归模型（Geographically Weighted Regression model, GWR）和基于主成分因子的最小二乘法模型（the Ordinary Least Squares model, OLS）解释因子对五类犯罪空间分布的影响。研究发现：时空分析上,在六、七月份犯罪率最高,具有“东西”走向且“离心型犯罪化”的表现;影响因素分析中16个自变量中有10个变量对犯罪率存在较强的正相关影响,而这些变量之间具有空间自相关性,因此采用基于主成分分析的最小二乘法和地理加权回归模型对其消除空间自相关性建立回归模型;而几个回归模型检验上,基于主成分因子的OLS、GWR与Johnson变换后GWR模型均具有较高的拟合度。此研究结果可为犯罪防控及犯罪预测建模提供参考与建议。     

多观测变量状态空间重构技术及应用

为适应于多个观测变量的状态空间重构问题,对混沌与非线性经济学中状态空间重构技术与Takens嵌入定理进行了推广,给出了多个观测变量状态空间重构意义下相关维数的计算方法.作为应用讨论了度量两列时间序列非线性相关性的一种方法.仿真结果与应用实例说明,该方法可较好地用于解决非线性经济预测中的变量选择问题.     

一类多变量控制系统的分析

在生产过程中,存在一类多变量系统,它有一个可由两个或两个以上的操纵变量控制的被控变量。其中,操纵变量u_1动态特性好、静态性能差,例如原料或能量消耗较多。操纵变量u_2动态特性差但静态性能好。本文给出了一种控制这类系统的方案。通过理论分析及对90组不同对象参数、42组调节器参数组合而成的多变量控制系统及两类单回路控制系统的数字仿真,本文认为,这类多变量控制系统具有稳定性好、响应快、调节品质高,及可降低能耗、节省原料等优点。最后,用实验验证了上述结论。     

啤酒发酵温度多变量解耦控制算法

针对工业过程中常见的多变量时滞输入输出系统,基于常规PID控制和Smith补偿控制算法在处理大时滞、强耦合、多变量、不确定性对象的控制时效果不好的情况,提出了一种多变量解耦控制器的设计方法,该方法以控制器或者补偿器来消除系统各输入输出间的相互耦合和关联,是解决多变量控制问题的有效工具。用该方法针对多变量强耦合的啤酒发酵温度控制系统进行了设计和仿真研究,仿真结果证明了该方法的有效性。     

热应力对犯罪活动的影响规律研究

近年来,研究发现热应力与犯罪之间存在一定的相关关系。为探索热应力对犯罪活动的影响规律,基于2009~2014年某市的热应力和抢劫、抢夺及一般伤害犯罪率数据,研究不同的热应力在不同的范围(分区)内波动时,犯罪率的增长与降低规律。结果表明,一般伤害犯罪对热应力的敏感程度高于两抢犯罪,单纯的暴力犯罪更容易受到不舒适性的影响。热应力值由正常范围变化至异常范围时,犯罪率增长明显,反之,犯罪率降低明显,呈现了可逆性。研究成果可以应用于犯罪预防工作中,对犯罪打击和安全防范工作具有一定的现实意义。     

过程不确定性下丙烯精馏过程多变量预测控制技术应用

以丙烯精馏塔的多变量预测控制为研究对象,将卡尔曼(Kalman)滤波方法与动态反馈预测控制技术相结合,提出了一种带有积分输入补偿的Kalman滤波方法对系统不确定性干扰进行估计,然后将滤波后的输出、控制作用及状态信息动态反馈给多变量预测控制器以增强系统的抗干扰能力,提高控制系统的性能,并构建出丙烯精馏塔过程机理模型及仿真平台。仿真结果对比表明,采用本文改进的Kalman滤波方法使得多变量预测控制系统的控制性能和鲁棒性明显增强,生产过程更加平稳。     

相关Nakagami衰落分集信道仿真与分析

针对传统Nakagami衰落仿真方法难以提供精确互相关性的问题,提出一种适用于不同支路功率和衰落系数的相关Nakagami衰落信道仿真模型.证明了Nakagami和Gamma随机变量相关系数的内在联系,利用相关Gamma变量的均方根获得相关Nakagami衰落,推导了该模型输出幅值分布的误差表达式.仿真结果表明:该模型实现简单,仿真输出衰落幅值、相位分布与理论值吻合,互相关性能优于传统模型;其中第1支路通常由单个Gamma变量直接产生,仿真输出衰落的分布误差为0.     

基于潜在变量二元回归模型的多传感器数据融合

针对目前数据融合算法存在的置信度无法获取的问题,提出了一种基于潜在变量二元回归模型(LatentVariable Binary Regression Model)的多传感器数据融合算法。将每个传感器获取的特征值作为多变量回归模型中的相关变量,通过Gibbs抽样得到潜在变量的分布概率,确定多变量回归模型中的表征量作为融合结果,并以潜在变量的分布概率作为融合结果的置信度。基于实地采集的运动目标震动信号进行仿真实验,结果表明该融合方法拥有较好的识别效果,同时能够给出识别结果的置信度。其中错分类的结果具有较低的置信度,可以提醒观测者做进一步的观察。     

多变量频域极大似然辨识算法研究

提出了多变量频域极大似然辨识算法.在单变量频域极大似然辨识算法的基础之上,得出多变量系统的频域极大似然辨识算法,并且优化设计多正弦辨识输入信号.针对大型挠性结构的模型进行了仿真,验证了算法的有效性,同时仿真结果表明:对于挠性结构,多变量频域极大似然辨识算法是有效的,而且能够在较大的频宽、较低信噪比的情况下得到良好的辨识结果.     

MIMIC算法在非线性多约束机械优化问题中的应用

将双变量相关的分布估计算法与惩罚函数法相结合,用于解决机械工程上非线性多约束优化设计问题.算法对每一次迭代寻优后的变量进行保留,建立概率模型,通过正态分布发生函数对变量重新取值,并采用惩罚函数来处理变量约束条件.仿真结果表明,该算法能有效防止早熟收敛,提高算法的全局搜索能力,具有较好的应用前景.     

非线性炉群智能解耦的一种新算法

针对系统的非线性多变量耦合特性,提出了一种基于隶属函数的模糊神经网(MFFNN)智能解耦的新算法,通过神经网络的自学习能力,调节隶属函数的形状及结论值,使MFFNN具有自学习、自适应的能力,并用主机、接口及炉群组成系统验证了该算法,仿真及用于炉群智能解耦实测数据表明,这种算法对于非线性多变量的解耦效果良好.     

幅值自适应调节的多变量极值搜索算法

针对传统多变量极值搜索算法达到稳定状态时存在输出颤振的问题,设计了一种利用梯度信息构造的激励信号幅值自适应调节律,该调节律使激励信号幅值随系统趋向于稳定状态时逐渐趋向于零.采用平均化方法构造了平均化系统,证明了幅值自适应调节的多变量极值搜索算法的稳定性,给出了控制器参数的选取条件.对比传统多变量极值搜索算法进行仿真,仿真结果证明:幅值自适应调节的多变量极值搜索算法可有效减弱稳定状态输出颤振,提高稳定性和准确性.     

基于递推合成BP网络的多变量时间序列预测模型

提供了一种基于递推合成BP网络的非线性时间序列预测方法,并针对具体实例建立多变量时间序列模型.将其预测结果与灰色预测模型及常规BP网络的多变量时间序列预测模型的结果进行比较,其仿真实验结果表明该网络具有很强的学习特性和泛化能力,适合进行非线性时间序列建模及预测.     

基于组态王与Matlab的三容水箱多变量虚拟控制系统

基于组态王和Matlab构建了一个三容水箱液位控制的虚拟仿真系统.首先利用组态王搭建了液位控制系统监控画面,其次依据现代控制理论建立其数学模型,并使用Simulink工具箱构建多变量控制系统,然后通过OPC数据通信技术建立了组态王界面和Simulink的连接,最终实现了多变量控制系统的动态监控、实时曲线查询、历史数据查询和报警等功能.实验结果表明,该虚拟仿真系统简单易操作,动态画面效果逼真,可以用于多变量控制系统的学习与培训.     

VHDL中常用数据对象的应用及注意事项

数据对象是VHDL语言要素之一,常用的有常量、变量、信号三类。本文通过实例,阐述了VHDL中三类主要数据对象的概念、应用和注意点,以及它们间的相关区别,尤其是对信号和变量的相关延时特性加以了具体的描述分析。并通过QuartusII软件仿真验证了本文中相关描述分析的正确性。     

浮选过程多变量自适应控制

以作者开发的稳态、动态选矿过程仿真器和多变量递推系统辨识程序包为工具，对浮选作业的多变量自适应控制策略进行了仿真研究，结果表明，自适应控制器具有良好的适应能力和控制性能。     

基于对角占优补偿的航空发动机解耦控制器设计

针对航空发动机多变量控制系统不同通道间的强耦合问题,提出了一种多变量频域预补偿器的设计方法。该方法以对角占优为基础,结合线性矩阵不等式(LMI)求解方法进行多变量频域预补偿器的设计。仿真验证表明该方法能达到多变量控制系统解耦控制目的,且能有效地削弱了通道间的耦合,降低控制器阶次。     

基于Laguerre 函数近似模型的多变量系统增量型预测控制的算法

探讨了基于Laguerre函数近似模型的多变量系统的增量型多步预测、多步控制算法 ,并进行了仿真 ,结果表明该算法具有较好的控制性能