限定记忆相关论文
电池荷电状态(SOC)估计对电池管理系统进行实时监控、策略控制和保障行车安全具有重要意义.为了能够提高模型辨识精度和SOC估算结......
本文以单站定位系统为例,阐述了针对准确的实时轨道动力学模型未知的情况,实现了限定记忆的多项式卡尔曼滤波定轨方法.......
非线性自适应逆控制是利用非线性信号处理技术解决非线性系统控制问题的一种很新颖的方法，针对它的研究具有重大的理论和实用意义。......
本文提出了一种基于序列最小优化算法(SMO)理论的电力系统短期负荷预测方法。该方法引入限定记忆思想,进行适当参数选择并改进了SM......
该文提出了一种实用的自适应限定记忆滤波器与平滑器它不但可以用于实时在线计算，而且具有良好的自适应性。该文的仿真例子说明了其......
针对现阶段瓦斯涌出量预测中存在的样本数据库过饱和现象,提出了一种限定记忆模式的多维GM-RBF瓦斯涌出量预测模型;基于软测量思想......
传统基于多变量指数移动加权平均的独立元分析(MEWMA-ICA)方法:虽然可以有效监测化工过程中的缓变故障,但对突变故障监测滞后。本......
在先验知识未知的情况下对多传感器信息进行融合,提出了基于支持度的限定记忆二次融合算法。为了保证融合权重分配的合理性,算法利......
本文研究了不同记忆模式下的最小二乘识别问题.利用设计矩阵的不同记忆模式,得到了不同的参数识别公式,将每次增加的观察数据从一......
将限定记忆最小二乘法用于线性时变系统的参数估计，线性系统用离散差分方程来表示，给出了相应的批量算法和递推算法公式及算例。......
本文用单站温度时间序列的均生函数周期延拓序列拓展预报因子,然后进行EOF迭代温度预报试验,并与主分量、逐步回归筛选方案建模法......
最小二乘参数辨识法可用于动态系统、静态系统、线性系统、非线性系统的参数估计。可用于离线估计，也可用于在线估计。最小二乘辨识......
针对带有控制输入的自回归模型中未知参数的估计,将加权最小二乘法与限定记忆法相结合的新算法,利用C语言对其进行了仿真实验,该仿......
将加权最小二乘法和限定记忆两种参数估计方法相综合,给出了多变量系统带控制输入的自回归模型未知参数的递推估计算法.该估计算法......
针对现阶段水质监测中存在的水质变化响应滞后问题,提出一种限定记忆模式的GM-RBF水质在线软测量技术。该技术以软测量的基本思想......
在先验知识未知的情形下,针对现有融合算法的不足,提出了一种新的融合算法。为了进一步提高融合精度,算法用均值和自熵两个概念充......
为突出最新观测数据对未知参数估计的影响及减弱陈旧观测数据对参数估计的影响 ,须考虑时变参数的变动而进行未知参数的估计 ,即实......
采用神经网络辨识技术,利用城市热力网数据监测系统,建立离线的和在线的热力网供热系统模型辨识模块.离线辨识模块用于辨识供热系......
在高炉生产中,准确的预测高炉煤气流分布状况将有助于保证高炉的稳定顺行.针对传统高炉煤气流预测模型的缺陷,本文提出了一种将带......
基于是小二乘估计理论，结合广义最小二乘法与限定记忆法，给出了具有相关噪声带控制输入的自回归滑动平均模型及未知参数的递推估计算......
目前,基于支持向量回归的辨识研究虽然涉及领域很广,但基本上都为离线辨识,其原因在于支持向量回归处理大批数据时存在耗时长及内......
最小二乘法可用于动态系统、静态系统、线性系统和非线性系统的参数估计,可用于离线估计,也可用于在线估计;文章在增广最小二乘递......
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