首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   20篇
  完全免费   7篇
  自动化技术   27篇
  2013年   1篇
  2012年   2篇
  2011年   3篇
  2010年   2篇
  2008年   2篇
  2007年   5篇
  2006年   3篇
  2005年   2篇
  2004年   2篇
  2003年   1篇
  2000年   2篇
  1999年   1篇
  1994年   1篇
排序方式: 共有27条查询结果,搜索用时 31 毫秒
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.
检验统计量的选取对替代数据方法的影响   总被引:3,自引:0,他引:3  
替代数据方法是检验时间序列中是否存在非线性的重要统计方法,它可对动力系统实测时间序列数据的随机性或混沌特性进行判定。在应用此方法时,我们发现单一的检验统计量往往不能作出接受或拒绝零假设的正确判断。因此本文引入互信息函数作为检验统计量,同高阶自相关函数和时间反演不对称统计量对时序进行检验的方法进行了比较。实验结果表明,三种统计量对时序的检验各有优势和局限性,交叉检验可获得较好的判断结果。  相似文献
4.
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
5.
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
6.
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
7.
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
8.
基于Adaboost算法的回声状态网络预报器   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
把单个回声状态网络(echo state network,ESN)的预测模型作改进,对整体ESN预测精度的提高是有限的.针对以上问题,本文考虑整体ESN.首先利用Adaboost算法提升单个ESN的泛化性能及预测精度,并且根据Adaboost算法的结果,建立一种ESN预报器(Adaboost ESN,ABESN).这个ESN预报器根据拟合误差不断修正训练样本的权重,拟合误差越大,训练样本权重值就越大;因此,它在下一次迭代时,就会侧重在难以学习的样本.把单个ESN的预测模型经过加权,然后按照加法组合在一起,形成最终的ESN预测模型.将该预测模型应用于太阳黑子、Mackey-Glass时间序列的预测研究,仿真结果表明所提出的预测模型在实际时间序列预测领域的有效性.  相似文献
9.
In the present paper, a Nonlinear Set Membership prediction method previously proposed by the authors is applied to a river flow prediction problem. The method does not require the choice of the functional form of the model used for prediction, but assumes a bound on the gradient norm of the regression function defining the model. The method is used for the univariate prediction of the time series consisting of the mean daily discharges of the Dora Baltea river in northern Italy, taken from year 1941 to 1979. The obtained prediction performances are compared with those obtained by means of neural networks and of local linear approximation techniques used by other authors for this time series.  相似文献
10.
An omnibus test for testing a generalized version of the martingale difference hypothesis (MDH) is proposed. This generalized hypothesis includes the usual MDH, testing for conditional moments constancy such as conditional homoscedasticity (ARCH effects) or testing for directional predictability. A unified approach for dealing with all of these testing problems is proposed. These hypotheses are long standing problems in econometric time series analysis, and typically have been tested using the sample autocorrelations or in the spectral domain using the periodogram. Since these hypotheses cover also nonlinear predictability, tests based on those second order statistics are inconsistent against uncorrelated processes in the alternative hypothesis. In order to circumvent this problem pairwise integrated regression functions are introduced as measures of linear and nonlinear dependence. The proposed test does not require to chose a lag order depending on sample size, to smooth the data or to formulate a parametric alternative model. Moreover, the test is robust to higher order dependence, in particular to conditional heteroskedasticity. Under general dependence the asymptotic null distribution depends on the data generating process, so a bootstrap procedure is considered and a Monte Carlo study examines its finite sample performance. Then, the martingale and conditional heteroskedasticity properties of the Pound/Dollar exchange rate are investigated.  相似文献
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号