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基于径向基函数神经网络的燃料电池温度非线性建模与预测 总被引:2,自引:3,他引:2
针对现有的熔融碳酸盐燃料电池(MCFC)模型过于复杂的弊端,本文应用RBF神经网络辨识方法建立了MCFC的温度非线性模型。简要分析了MCFC电堆的温度特性,讨论了应用RBF神经网络进行多输入/多输出非线性系统建模的主要问题,并详细给出了其辨识结构,算法和模型训练方案,应用仿真对建模的有效性和建模精度进行了检验,并与BP神经网络辨识的效果进行了对比,仿真结果证明RBF神经网络远比BP神经网络收敛得快,应用RBF神经网络辨识方法对MCFC电堆建模是可行的,它避免了用复杂的微分方程组来描述MCFC,通过神经网络可快速地得到其输入同特性,它为MCFC温度的在线预测和在线控制奠定了基础。 相似文献
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在以往的模糊辨识方法中,均未给出在线调整非线性系统的模糊辨识算法。基于递推模糊聚类方法,提出了一种在线调节模糊模型的辨识算法。为了验证所提出方法的有效性,对几个非线性系统进行了辨识,最后给出了辨识结果。 相似文献
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首先从系统科学的困境入手,以还原论、经验论及“纯科学”为基础的经典科学遇到难题需要吸取系统论和人精神方面发展成为新的科学即复杂科学。复杂科学的兴起是物质、生命和人类社会进化的必然。复杂科学以非线性复杂系统为研究对象,与自然科学、社会科学和思维等科学相结合,在特定的观测、实验和理论条件下,能够得到创新。 相似文献
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通过对简单遗传算法的分析,发现每次执行复制、杂交、变异等操作均相当于对所作用的个体进行一次线性变换,这样,从函数的角度来看,引入非线性变换的遗传算子将是一个有待研究的问题,因而提出了非线性遗传算法。通过对二进制遗传算法的Hamming距离的扩充,引入了一种几何模型-距离空间,并在该空间上对杂交、变异等算子进行了系统的分析。根据分析结果,指出了改进遗传算法的途径,并提出一种改进的二进制非线性遗传算法,仿真实例证明了其有效性。以上分析从几何意义出发,提出了一种全新的分析遗传算子的方法,对遗传算法理论的完善与发展具有重要意义。 相似文献
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欠结构水下机器人的控制是一个具有很大难度的课题。研究了一种欠结构多方位智能机器人的跟踪问题,在机器人参数不确定及存在未知环境扰动的情况下,设计出了连续的自适应控制器,使得机器人可以自动地跟踪任意光滑的轨迹,并且跟踪误差收敛于半径为任意小的原点的邻域。Matlab仿真研究表明了该控制方案的有效性。 相似文献
139.
非线性时间序列建模的混合GARCH方法 总被引:2,自引:2,他引:2
在文献[1]的基础上,首次提出混合广义自回归务件异方差(Mixture Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic Model简记MGARCH)模型;给出并证明了MGARCH模型的一阶平稳性的充分必要条件及二阶平稳性的充分务件;给出该模型参数估计的EM算法:利用BIC定阶准则对MGARCH模型的各成份进行定阶;计算结果表明该模型对金融非线性时间序列中存在的变异率现象具有较强的描述能力,有广阔的应用前景。 相似文献
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企业技术创新行为非线性系统的动力学分析 总被引:2,自引:0,他引:2
企业技术创新行为是一个复杂的动态系统,技术创新系统中的各个要素相互影响、相互依赖是企业技术创新行为系统非线性的重要前提备件。本文首先对企业技术创新行为的非线性行为进行了界定.接着构建一个动态非线性系统模型,从系统动力学角度研究了企业的技术创新行为系统,揭示了企业技术创新行为非线性系统的动态演化路径。 相似文献