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针对较强非线性的控制问题, 提出一种以RBF 神经网络为模型的多步预测控制方法. 构建多步预测模型, 并给出预测误差关于控制序列的雅可比矩阵的计算方法. 利用Levenberg-Marquardt(L
以功角、有功功率、角速度这些可测量作为反馈量, 基于非线性预测控制理论, 设计出具有闭合解析形式控 制律的励磁控制器. 该控制器的设计参数只有滚动预测时间T 和控制阶r, 便于工程实现和调试. 仿真结
将支持向量机技术应用于水泵的时间序列多步预测中。为提高预测精度,提出利用多个测量通道获得的多时间序列进行预测,并通过水泵电机上获得的实际测量数据进行对比分析,证明该方法在设备长期预测中具有较好的预测精
用支持向量机的方法用于预测金融股票走向 用SVM的改进LSSVM能够更好的预测 有很好的泛化能力
对现在比较盛行的状态监测与故障检测和预测做了阐述性的介绍,并且就故障预测方法在现代工业生产的应用性方面做了定性分析,并将支持向量机的这种对小样本数据比较有效的训练和处理方法引入到电机的故障预测中来。
为了解决在历史样本数据有限情况下,传统预测方法预测精度低以及支持向量机预测中人为选择参数的盲目性,结合遗传算法和支持向量机的优势,建立了进化支持向量机预测模型。利用该模型对某型电铲发电机组的振动趋势进
基于基于支持向量机libsvm的回归预测分析拟合模型，利用数据做预测，数据代码都在压缩包里。
论文研究-基于操作轨迹LPV模型的非线性辨识.pdf,
基于LS-SVM的高速列车广义非线性模型子空间辨识，衷路生，梁爽，针对高速列车的建模问题，提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的高速列车广义非线性模型子空间辨识方法。先给出描述高速列车单质�
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