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利用宏观交通流行为的重复性特性，将快速路宏观交通流模型转换为包含此模型的一般离散时间非线性系统模型，然后针对此一般离散时间非线性系统模型设计了基于迭代学习的宏观交通流模型参数辨识算法．严格的理论推导证明了这种参数辨识方案的收敛性和鲁棒性．仿真结果验证了该算法的有效性．
宏观交通流模型参数的迭代学习辨识方法
【摘 要】
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利用宏观交通流行为的重复性特性，将快速路宏观交通流模型转换为包含此模型的一般离散时间非线性系统模型，然后针对此一般离散时间非线性系统模型设计了基于迭代学习的宏观交通
【机 构】
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北京交通大学电子信息工程学院先进控制系统研究所
【出 处】
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自动化学报
【发表日期】
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2008年1期
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基于输入输出线性化的技术，针对不完全驱动水面船舶直线航迹控制系统的非线性数学模型，给出了一种重定义输出变量和采用该输出变量的状态反馈控制律．文中基于Lyapunov直接法，得到