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1.
精确在线支持向量回归在股指预测中的应用   总被引:6,自引:0,他引:6  
田翔  邓飞其 《计算机工程》2005,31(22):18-20
建立了基于精确在线支持向量机回归算法的股指短期预测模型,并通过和另外两种基于传统训练方式的支持向量机预测模型进行比较,验证了该方法的有效性。  相似文献
2.
AR型非线性时间序列模型的稳定性分析   总被引:4,自引:0,他引:4  
吴少敏 《控制与决策》2000,15(3):305-308
在工程中,振幅依赖指数自回归模型、门限自回归模型和多项式自回归模型等一类具有AR型的非线性时间序列模型具有广泛的应用,为此给出了AR型非线性时间序列模型的稳定性条件及极限环存在条件,并对一些特殊模型进行了讨论。  相似文献
3.
基于未知输入观测器的非线性时间序列故障预报   总被引:3,自引:0,他引:3  
张正道  胡寿松 《控制与决策》2005,20(7):769-772,777
将未知非线性系统的输出作为时间序列并进行空间重构,针对得到的离散线性时变系统,提出了基于未知输入观测器的预测新方法.以实时拟合时间序列的线性AR模型作为时变系统的已知线性部分,将拟合误差作为时变系统的未知输入,实现了对非线性时间序列的一步预测.再利用递推预测的方法,将一步预测推广到N步预测,同时证明了该方法的预测误差有界.通过未知输入的预测值和状态的预测误差的变化可以方便地判断故障的发生,实现故障预报.仿真结果证明了方法的有效性.  相似文献
4.
非线性时间序列分析的关键技术及其应用研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
非线性时间序列分析是近几年发展起来的一个崭新的研究领域,在物理,生理,地理,医学,经济等领域具有广泛的应用前景。文章介绍了时间序列分析的线性和非线性分析方法各自的特点,由于非线性时间序列分析是个比较新的领域,该文对非线性处理技术进行了初步探讨,阐述了其研究意义,分析了其关键技术,应用前景等,最后讨论了在这一新的研究领域中值得注意的几个问题。  相似文献
5.
基于RBF神经网络的CPI预测   总被引:2,自引:0,他引:2  
采用RBF神经网络的结构、特性和训练算法,根据CPI(消费者物价指数)与其影响因素之间存在的映射关系,应用神经网络建立了多因素非线性时间序列预测模型.最后通过仿真实验和研究,把RBF神经网络与传统的BP网络预测结果进行比较,结果证明,该模型的预测精确度更高,结果令人满意.  相似文献
6.
股市行情预报的数据仓库数据挖掘系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文介绍采用数据仓库(DW)、联机分析(OLAP)、数据挖掘(DM),构建股市行情预报信息的公众资讯网的开发实践。  相似文献
7.
FKCN优化的RBF神经网络   总被引:1,自引:0,他引:1  
FKCN(Fuzzy Kohonen cluster netw ork)将模糊隶属度的概念用于Kohonen 神经网络的学习和更新策略中,改善了Kohonen 网络的性能,是一种更为快速有效的聚类网络。作者将FKCN用于优化RBF(Radialbasic function)神经网络基函数的中心,并将优化后的RBF网络用于曲线拟合和非线性时间序列预测,同时与基于C-MEANS的RBF网络进行比较。实验结果表明:采用FKCN优化的RBF网络具有更好的拟合和预测能力,尤其在曲线拟合实验中,FKCN优化的RBF网络可以达到最小学习误差,比C-MEANS的网络小一个数量级,可见用FKCN优化RBF神经网络可以较好地提高RBF神经网络的性能。  相似文献
8.
时间序列预测技术可实现过程参数未来变化趋势的早期预报,从而为分析判断工况是否正常、确定转入下一工序的时机提供依据.针对间歇过程数据长度短、非线性、动态、不同批次数据不等长等特点,提出了一种基于相空间重构-最小二乘支持向量机的非线性时间序列预测方法.首先将多批次数据随机的拼接组成长数据向量,差分处理后采用相空间重构关联积分C-C方法计算该序列的延迟时间τ和嵌入维数m,从而构建训练集和检验集,然后采用最小二乘支持向量机算法建立预测模型.对某间歇蒸馏过程上升气温度建立的5步预测模型可用于生产现场的在线预报.  相似文献
9.
基于相关向量回归的非线性时间序列预测方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对非线性时间序列预测建模的复杂性和不确定性,提出一种基于相关向量回归的非线性时间序列预测方法。该方法在传统的核函数基础上,融入Bayesian推理框架,得到具有概率特性的预报结果,无须对误差/边界参数进行预估计,具有学习算法简单、易实现的特点。仿真计算表明,该方法能反映非线性时间序列的内在特性,预测结果较好。  相似文献
10.
基于神经网络的非线性时间序列故障预报   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
对模型未知非线性系统, 将系统输出组成时间序列并通过空间嵌入的方法转化为一个离散动态系统. 利用线性 AR 模型拟合时间序列的线性部分, 用神经网络拟合时间序列的非线性部分并补偿外界未知的扰动, 提出了通过对状态的观测实现时间序列一步预测的方法. 利用滚动优化的思想将一步预测推广, 提出了时间序列的 N 步预测方法, 证明了时间序列预测误差有界. 通过对预测误差进行概率密度估计和检验, 提出了故障的预报方法. 对 F-16 歼击机的结构故障预报结果表明了方法的有效性.  相似文献
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