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超短期汇率的预测研究 被引量：2
1
作者 黄巧玲 谢维波 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第4期1009-1012,共4页
提出了一种适合超短期汇率预测的模型方法。实验数据通过网络获取,模型采用的是相空间重构与卡尔曼滤波计算的方法来对超短期汇率数据进行建模和预测,并与BP神经网络模型进行了比较。实验结果表明,所建立的模型方法能很好地跟踪即时汇... 提出了一种适合超短期汇率预测的模型方法。实验数据通过网络获取,模型采用的是相空间重构与卡尔曼滤波计算的方法来对超短期汇率数据进行建模和预测,并与BP神经网络模型进行了比较。实验结果表明,所建立的模型方法能很好地跟踪即时汇率变化趋势,预测精度比较高,且算法运行速度比BP神经网络模型快得多。最后,给出了在.NET环境下实现了汇率在线预测的全部过程。 展开更多
关键词 超短期汇率预测 数据获取 相空间重构与卡尔曼滤波 在线预测
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感应电机模糊预测控制策略的研究 被引量：7
2
作者 宋春华 胡丹 柯坚 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1639-1641,共3页
在感应电机IM(Induction Motor)的控制中,电阻、电抗等参数对转速控制产生较大的误差影响,从而影响控制精度和动态响应速度。基于感应电机的数学模型,将模糊逻辑系统引入预测控制。针对异步电机的强耦合特性,提出模糊模糊预测控制的方法... 在感应电机IM(Induction Motor)的控制中,电阻、电抗等参数对转速控制产生较大的误差影响,从而影响控制精度和动态响应速度。基于感应电机的数学模型,将模糊逻辑系统引入预测控制。针对异步电机的强耦合特性,提出模糊模糊预测控制的方法,并用模糊预测控制的方法设计了高性能的转速控制器。并借助DSP实验平台,将系统模型下载到实时硬件中进行在线仿真,实验结果表明,所设计的控制器在提高速度控制的快速性和抗干扰能力上得到满意的效果。 展开更多
关键词 异步电机 预测控制 模糊预测控制 在线仿真
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基于改进广义预测控制的电力系统稳定器 被引量：9
3
作者 朱海貌 刘天琪 李兴源 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期6-7,20,共3页
常规的电力系统稳定器(PSS)往往离线整定其参数,未能考虑实际系统多样的运行方式,因此不能很好地提供阻尼来抑制电力系统的低频振荡。为此,采用改进的自适应广义预测控制(GPC)算法设计PSS。该控制器针对传统广义预测控制算法计算量大这... 常规的电力系统稳定器(PSS)往往离线整定其参数,未能考虑实际系统多样的运行方式,因此不能很好地提供阻尼来抑制电力系统的低频振荡。为此,采用改进的自适应广义预测控制(GPC)算法设计PSS。该控制器针对传统广义预测控制算法计算量大这一缺陷,运用快速算法,避免了矩阵求逆运算;在确定广义预测控制器参数上,改进的算法综合考虑控制增量对系统的影响及系统的动态性能,不断修正目标函数中控制增量的加权系数。仿真结果表明该PSS具有良好的动态品质和调节精度,能提高电力系统的动态稳定性,抑制低频振荡。 展开更多
关键词 低频振荡 电力系统稳定器 广义预测控制 快速算法 参数在线调整
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基于ARM-Linux平台的显式模型预测控制算法实现 被引量：3
4
作者 张聚 蔡文豹 谢碧锋 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第B09期18-22,共5页
为了对显式模型预测控制算法进行实验研究,建立了基于ARM-Linux平台的显式模型预测控制实物仿真控制系统.在ARM-Linux平台上实现了显式模型预测控制算法的在线计算过程,把传统的隐式模型预测控制的反复在线优化计算问题转变为在线数据... 为了对显式模型预测控制算法进行实验研究,建立了基于ARM-Linux平台的显式模型预测控制实物仿真控制系统.在ARM-Linux平台上实现了显式模型预测控制算法的在线计算过程,把传统的隐式模型预测控制的反复在线优化计算问题转变为在线数据搜索过程,简化了在线计算过程,提高了在线计算速度,减少了在线计算时间.对显式模型预测控制算法的离线计算步骤、实物仿真控制系统设计的整体结构、离线计算得到的被控系统状态分区及其对应分区上的显式线性控制规律库结构、接口函数的结构和ARM-Linux环境下的控制系统结构进行了讨论.最后给出了基于ARM-Linux平台的显式模型预测控制算法控制效果. 展开更多
关键词 显式模型预测控制 ARM—Linux平台 在线数据搜索
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在线优化参数的多变量非线性预测函数控制
5
作者 侯小秋 《黑龙江科技大学学报》 CAS 2023年第3期439-444,共6页
针对实用随机多变量NARMAX模型的控制问题,利用多变量非线性递推最小二乘法进行参数估计,使用在动态工作点处的动态切平面逼近该模型,转化为时变多变量CARMAX模型,由其构成递推预测模型进行预测,基于多变量CARMAX模型的预测函数控制,运... 针对实用随机多变量NARMAX模型的控制问题,利用多变量非线性递推最小二乘法进行参数估计,使用在动态工作点处的动态切平面逼近该模型,转化为时变多变量CARMAX模型,由其构成递推预测模型进行预测,基于多变量CARMAX模型的预测函数控制,运用非线性递推最小二乘法优化控制输入输出的加权系数,给出在线优化加权系数的多变量非线性预测函数控制算法。结果表明,系统的控制响应具有优良的性能,无超调和稳偏,调节时间约5个采样周期。 展开更多
关键词 预测函数控制 非线性控制 随机多变量NARMAX模型 非线性递推最小二乘法 在线优化参数
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RBF神经网络整定参数的预测滤波PID控制 被引量：1
6
作者 侯小秋 《陕西理工大学学报（自然科学版）》 2022年第1期33-39,共7页
针对非线性系统采用常规PID控制效果不佳的问题,通过径向基函数(RBF)神经网络构建系统的辨识器,推导了辨识器输出关于RBF神经网络参数的梯度及二阶导数矩阵。采用直接极小化指标函数自适应算法,实现RBF神经网络的输出权和节点中心及节... 针对非线性系统采用常规PID控制效果不佳的问题,通过径向基函数(RBF)神经网络构建系统的辨识器,推导了辨识器输出关于RBF神经网络参数的梯度及二阶导数矩阵。采用直接极小化指标函数自适应算法,实现RBF神经网络的输出权和节点中心及节点基宽参数的在线学习算法。基于增量式预测滤波PID控制,应用最速下降法对增量式预测滤波PID控制参数进行在线优化,提出基于RBF神经网络在线整定参数的预测滤波PID控制算法。仿真研究表明,因算法具有在线整定参数和预测控制性能,故具有良好的动、静态性能。 展开更多
关键词 径向基函数神经网络 非线性系统 预测滤波PID控制 PID控制参数整定 在线学习算法 直接极小化指标函数自适应算法
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