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为了进一步提高短期风速预测的精度,分析了一种改进的风速预测方法.该方法考虑风速发生变化的极值点对总体预测误差的影响,以及预测曲线较实际曲线产生的滞后,分别对预测数据进行了极值点修正和偏移量处理.在对未来1 h风速进行预测时,相比粒子群优化(PSO)的最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型、未经优化的LS-SVM模型及反向传播(BP)神经网络模型,所提出的模型具有较高的预测精度和运算速度.算例结果表明,改进的LS-SVM算法是进行短期风速预测的有效方法. 相似文献
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研究一类用T—S模糊模型描述的不确定时滞系统的鲁棒保成本控制问题。基于线性矩阵不等式(LMI)的可解性给出了设计T—S模糊时滞系统时滞相关稳定性准则,以及经状态反馈时滞相关稳定意义下模糊保成本控制器设计的新方法。最后的仿真结果进一步验证了中所提出的方法的有效性。 相似文献
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