基于同伦(homotopy)关系的ARMAX模型的辨识算法

论述了采用同伦 (hom otopy)法辨识 ARMAX模型的问题 .在 ARMAX模型的辨识中 ,由于滑动平均(MA)噪音模型部分的存在 ,用以估计 ARMAX模型参数的误差函数不再是单峰的 ,因而常用的基于最优化的估计算法有被陷入局部最小点的危险 .本文提出一种基于同伦关系的算法来解决这个问题 ,其基本想法是建立 ARMAX模型参数的估计和 ARX模型参数的估计两者之间的同伦关系 .由于用以估计 ARX模型参数的误差函数是单峰的 ,因而没有局部最小点问题 ,这就使得有可能利用它们之间的同伦关系来解决 ARMAX模型参数的估计中的局部最小点问题 .详细描述了基于同伦关系的新辨识算法 ,并利用蒙特卡罗 (Monte Car-lo)仿真试验说明了新算法的有效性     

基于XGBoost预测及弹性网误差补偿的室内定位算法

为解决室内定位系统中因环境动态变化而导致定位精度下降的问题,提出一种基于XGBoost并融合弹性网的误差补偿算法。采用XGBoost定位模型对目标位置进行初步预测,当室内环境改变后,再采用弹性网算法构建误差补偿模型,修正XGBoost定位模型的定位误差,并与基于K近邻、支持向量机、随机森林、梯度提升决策树等定位算法做对比。实验结果表明：在更新15%指纹数据库样本的情况下,该算法在80%分位处的定位精度控制在0.73 m以内,明显优于其他定位算法,且较基于XGBoost的定位算法精度提高了25.5%。     

基于支持向量机处理圆度误差

提出一种基于支持向量机计算圆度误差的方法.支持向量机的理论基础是Vapnik创建的统计学习理论.它采用结构风险最小化准则,在最小化样本点误差的同时,缩小模型预测误差的上界,从而提高了模型的泛化能力.该方法采用支持向量机对圆度误差评价,克服了传统圆度最小二乘法评价的局部收敛问题.仿真实验结果表明介绍的方法可以有效、正确地评价圆度误差.     

Banach空间中含m-增生算子方程的迭代问题

采用带误差的Ishikawa迭代,研究了形如z∈Sx +λAx( λ0)的非线性算子方程的近似解问题.     

带混合误差的随机Ishikawa迭代程序

在一致光滑可分Banach空间中,针对随机强伪压缩算子T构建了带混合误差的随机Ishikawa迭代程序,并证明了在某些条件下,此随机迭代序列强收敛于T的一个随机不动点.     

一致光滑Banach空间中一类映像的收敛性

将Banach空间中Ishikawa型迭代格式的收敛性问题推广至带混合误差的Ishikawa型迭代格式的情形,所用的证明方法和技巧有所改进.     

具有无穷多共存类吸引子的保守混沌系统同步控制

提出了一个三维的保守混沌系统,在MATLAB中绘制它的类吸引子图、相图、Lyapunov指数图及分析它的动力学特性,可以验证该系统是一个保守混沌系统.之后对系统进行正弦项变换,得到了一个新的三维系统,对变换后的系统进行分析,可以验证其也是保守混沌系统,且具有无穷多共存类混沌吸引子.最后,构造了一种多通道误差系统及同步控...     

基于DA-RBF模型的微电网负荷预测研究

针对传统径向基神经网络(RBF)在微电网负荷预测上精度低的问题,采用具有全局搜索以及优化能力的蜻蜓算法(DA)对RBF神经网络进行优化。利用蜻蜓算法对RBF神经网络的中心向量、宽度向量以及隐含层和输出层之间的连接权值进行优化处理,构建出DA-RBF的微电网负荷预测模型。使用夹角余弦法对负荷数据进行夹角余弦的计算从而获得相似日,确定模型的训练集和测试集数据,以此来降低数据本身对模型精度的影响。然后将选择的数据放入模型中进行仿真实验,并选择平均百分比误差(MAPE)来衡量模型精度的高低,将预测结果同DA-BP、CEEMD-RSVPSO-KELM、CPSO-LSSVM及AMPSO-BP作比较,DA-RBF的MAPE均最低,由此证明了DA-RBF在微电网负荷预测上的可行性及优越性。     

矩阵电位滴定法批量同时测量丙酮酸生产中钙镁的含量

探讨了矩阵电位滴定法在不经分离的情况下测量钙镁含量的测量原理、方法和误差影响因素,并用该法对丙酮酸生产过程中,中间产品的钙镁离子含量进行测量,RSD(%)=2.01(Ca),RSD(%)=0.31(Mg)。     

基于保积分算子的一类对称有限体元格式

针对一类自共轭椭圆问题,在四边形剖分下,利用一类保积分算子,选取一种特殊的控制体和线性有限元空间,构造了一类对称有限体元格式,并给出其误差的L2模、H1模和L∞模估计,数值实验验证了理论结果的正确性.