An Adaptive Multiscale Ensemble Learning Paradigm for Nonstationary and Nonlinear Energy Price Time Series Forecasting

For forecasting nonstationary and nonlinear energy prices time series, a novel adaptive multiscale ensemble learning paradigm incorporating ensemble empirical mode decomposition (EEMD), particle swarm optimization (PSO) and least square support vector machines (LSSVM) with kernel function prototype is developed. Firstly, the extrema symmetry expansion EEMD, which can effectively restrain the mode mixing and end effects, is used to decompose the energy price into simple modes. Secondly, by using the fine‐to‐coarse reconstruction algorithm, the high‐frequency, low‐frequency and trend components are identified. Furthermore, autoregressive integrated moving average is applicable to predicting the high‐frequency components. LSSVM is suitable for forecasting the low‐frequency and trend components. At the same time, a universal kernel function prototype is introduced for making up the drawbacks of single kernel function, which can adaptively select the optimal kernel function type and model parameters according to the specific data using the PSO algorithm. Finally, the prediction results of all the components are aggregated into the forecasting values of energy price time series. The empirical results show that, compared with the popular prediction methods, the proposed method can significantly improve the prediction accuracy of energy prices, with high accuracy both in the level and directional predictions. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

一种岩石损伤流变模型及数值分析

根据石膏角砾岩的蠕变特性,建立石膏角砾岩的损伤流变模型;推导有限元计算中黏弹塑性损伤流变模型黏性应变的计算公式,结合初应变法的基本原理,分析模型的有限元求解过程;用MATLAB编制了损伤流变模型的平面应变有限元计算程序。利用编制的程序对石膏角砾岩蠕变试验进行有限元分析,有限元计算结果与蠕变试验结果吻合得较好,表明采用统计损伤理论研究岩石的非线性流变是可行、有效的。     

A Family of Reliable H_∞ State-Feedback Controllers for Nonlinear Systems with Strictly Redundant Actuators: the Full Information Case

1　 IntroductionInherited from state space linear H∞ control theory,a number of nonlinear H∞ solutionshave been presented in terms of various formulations.The nonlinear H∞ control problemcan be stated as follows:find a compensator,either state feedback ormore general outputfeedback such that( 1 ) the internal state of the closed-loop system is stable and( 2 ) the L2 -gain of the mapping from the exogenous input disturbance to the controlled output liketracking error or cost variables is mi…     

用于控制系统研究的300MW机组锅炉动态模型

依据系统机理推导了300MW机组锅炉的动态模型.模型的输入为给水阀开度、汽机调门开度、燃料量、给水温度;输出为汽包压力、汽包水位、蒸汽流量.模型中各系数与运行工况有关,可根据当前的汽包压力、锅炉物理结构数据及水蒸汽性质得到.该模型反映了实际系统的时变性及非线性,可用于基于模型的锅炉控制算法的研究,也可用于火电站实时仿真机上.     

导弹自控终点散布与发射初始姿态关系建模研究

在给定导弹自控终点纵向散布的情况下,如何界定导弹的发射初始姿态域?是动基座发射的导弹武器系统必须面对的问题,它对确定导弹武器系统战术技术指标、发射方式和战斗使用等至关重要。文章通过设计正交试验表、弹道仿真和回归分析等技术途径,建立了导弹自控终点纵向散布和初始发射姿态之间的数学模型,依据此模型并给定导弹自控终点纵向散布,采用非线性规划方法,可获得初始姿态域。     

多输入非线性串级系统的自适应控制

对一大类含有未知参数的多输入非线性串级系统 ,基于 backstepping递推设计方法 ,进行了自适应控制设计。当自适应控制律作用于该系统时 ,闭环系统的所有信号是有界的 ,并且原系统的状态收敛于零.     

一类非线性离散系统的自适应控制

针对一类非线性离散系统 ,利用 Lyapunov方法和加权最小二乘估计设计了一种自适应控制器 ,在对非线性 (不加增长条件约束 )的情况下 ,得到了闭环系统的全局跟踪性能 .     

一类新的离散时延递归RBF神经网络

提出了一类带有离散时间 FIR/ IIR滤波器的递归 RBF神经网络 ,用离散时间 FIR/ IIR滤波器代替通常的 RBF神经网络中的线性输出权值 ,以适用于离散动力学系统的辨识和控制以及混沌时间序列预测 .本文给出的学习算法简单 ,可以避免传统的递归算法的不稳定性 .将该类神经网络用于动力学系统的建模 ,收到很好的效果 .     

非线性方程求解的新算法

采用黄金分割思想,构造了一种非线性代数方程求解的新算法.该算法在迭代过程中不用计算导数,且至少二阶收敛.实验表明,该算法比弦割法和抛物线法的收敛速度更快.     

车辆点焊结构的非线性力学特性

在点焊接头组织、结构特性分析的基础上,采用局部应力分析方法,研究了点焊搭接结构在拉伸剪切状态下焊点处的非线性力学特性,建立了弹塑性条件下的非线性有限元模型．研究结果表明：应力在焊点上的分布是不均匀的,且存在较明显的应力集中现象。应力集中主要出现在焊点与板的结合面处。与正应力相比,剪应力在边缘部位的应力集中现象更为明显,因此,剪应力应作为车辆点焊结构安全评价的主要判据。