交通诱导预测控制仿真研究

将动态交通分配实施过程纳入预测控制框架下以满足实时交通诱导的目的,提出一种交通诱导预测控制算法．该算法是在滚动时域基础上进行的,包括实时交通分配、交通流模拟运行及评价以及进化最佳路径３ 个重要环节．仿真结果表明,交通诱导预测控制是一种良好的计算机控制方法学,其优化过程预先考虑了目前交通分配对未来路网的影响,因而可有效地防范交通拥堵,实现考虑反馈的路网交通流实时分配优化,同时为出行者提供最佳路径．

     

基于支持向量预选取的支持向量域故障预报

针对两种支持向量域模型分别分析了支持向量的分布特性,在此基础上从训练集中选取具有一定几何特征的向量构建预测模型.这些特征向量的预选取在不影响支持向量域的故障预报能力的前提下,大大减少了训练样本,提高了支持向量域的训练效率.仿真实验表明了该方法的有效性和可行性.

     

基于对象的扩展Petri网协同设计过程分析

针对协同设计中任务的执行流程缺乏柔性,不利于分析实际设计过程的现状,提出一种单元调用变迁对与决策变迁相集成的基于对象的扩展Petri网,扩展了Petri网的可达图以适应分析OEPNs模型.采用OEPNs中的过程网和单元网对协同设计过程建模,利用模型中的单元调用变迁对和决策变迁对过程本身和可能状态进行分析.最后与相关的研究工作进行比较并给出了结论.

     

基于遗传算法的SVM多分类决策树优化算法研究

设计一种基于遗传算法(GA)的支持向量机(SVM)多分类决策树优化算法,以克服因传统SVM 多分类决策树结构固定,单个SVM 节点在树中位置随意而引起"误差积累"现象严重的缺陷.采用了SVM 分类间隔作为GA适应度函数.利用GA在每一决策节点自动选择最优或近优的分类决策,最终自适应地实现了对决策树的优化.仿真实验表明,与传统方法相比,所提出的方法可使"误差积累"现象明显降低,分类质量大大提高.

     

实现兼类样本类增量学习的一种算法

针对兼类样本,提出一种类增量学习算法.利用超球支持向量机,对每类样本求得一个能包围该类尽可能多样本的最小超球,使各类样本之间通过超球隔开.增量学习时"对新增样本以及旧样本集中的支持向量和超球附近的非支持向量进行训练,使得算法在很小的空间代价下实现兼类样本类增量学习.分类过程中,根据待分类样本到各超球球心的距离判定其所属类别.实验结果表明,该算法具有较快的训练,分类速度和较高的分类精度.

     

基于混沌优化支持向量机的轧制力预测

针对带钢热连轧轧制力的精确预测问题,提出一种基于最小二乘支持向量机模型的预测算法.在分析最小二乘支持向量机数学预测模型的基础上,提出一种改进的结合遗传算法的变尺度混沌优化方法,以进行最优模型参数的搜索.利用实测在线数据对模型进行训练并进行轧制力预测.仿真结果表明,利用该方法可使轧制力预测精度得到提高,平均误差率从BP神经网络的±10%降到±5%以下,为进一步提高热连轧厚度控制精度提供了一种有效方法.

     

蚁群算法滚动优化的LS-SVM预测控制研究

针对非线性过程预测控制的模型预测和滚动优化问题,提出一种蚁群算法滚动优化的最小二乘支持向量机(LS-SVM)新型预测控制器.该控制器以建模简单,精度高的LS-SVM作为预测模型,蚁群算法作为滚动优化策略,避免了滚动优化中复杂的梯度计算.仿真研究表明,该控制器具有良好的非线性控制效果.

     

基于Agent的分形供应链自适应协同计算

应用分形、智能Ａｇｅｎｔ和神经网络自适应控制技术,研究分形供应链适应环境变化的结构模式和策略模式．探讨了分形供应链Ａｇｅｎｔ关联结构,提出了分形供应链双层自适应协同计算模式,论述了资源Ａｇｅｎｔ,信息协调Ａｇｅｎｔ,人机交互Ａｇｅｎｔ和领域计算Ａｇｅｎｔ之间的相互作用关系．以一个分形模块的策略协同为分析对象,研究了领
域单元的自适应协同计算模式,分析了分形模块的成本模型,并对基于Ａｇｅｎｔ交互的神经网络模型部分进行了算例仿真．

     

基于无约束优化的非线性支持向量回归

提出利用牛顿法以及共轭梯度法解决非线性支持向量回归学习问题,不仅可以加速模型选择的过程,而且能够提高训练速度.将该方法应用于煤气炉数据集建模以及Mackey-Glass混沌时间序列预测,仿真结果表明了该方法的有效性.

     

灰色随机多准则决策的优劣势排序法

针对准则值具有灰色性和随机性两种信息不确定的多准则决策问题,提出一种灰色随机多准则决策方法.通过对灰数与白数比较的定义,将随机支配规则推广到对灰色随机变量型准则值的处理中,得出方案之间的随机支配关系;利用一般性准则对该随机支配关系进行转换,构建出优势矩阵和劣势矩阵,得出每一方案的优势流和劣势流,进而确定出方案的排序.最后通过算例说明了所提出方法的可行性和有效性.

     

基于分片线性函数逼近的非线性观测器设计

综合分片线性函数模型辨识/逼近和鲁棒观测器设计方法,研究了一大类非线性鲁棒观测器设计方法.所提出的算法能有效解决非线性系统的辨识/建模问题,并保证在一定的逼近精度下观测误差可以控制在一定的范围内,且观测误差随着逼近精度的提高而减小.

     

自主车队的非线性建模与控制

针对自主式车队建模与控制这一重要课题,建立了包含路面坡度和风力因素的非线性车辆动力学模型,进而基于反馈线性化方法提出一种对坡度和风速变化具有一定适应能力的非线性PID控制算法,并给出了一种可以克服燃油和传输延时的控制器设计方法以及可允许的延时上限.所得的非线性模型在很大程度上完善了现有的车辆动力学模型.仿真实验表明,该控制方法不但可实现车队的稳定运行控制,而且使车队控制效果大大改善.

     

云决策分析方法

提出一种基于不确定性人工智能的决策分析方法.该方法利用云理论中的云变换和概念提升方法来刻画属性因素的概念云模型,并对每个因素都分配相应的云权重;使用X-条件云和极大判定法,找出每个因素的最佳评判语言云模型;让云权重参与综合评判,最终通过云计算得到基于云滴分布的综合评价结果.实验结果表明,与传统的模糊决策分析相比,它更具有易理解性,广普适性和高准确性等特点.

     

多项式非线性系统局部镇定控制

针对多项式非线性系统,提出一种用于验证二次型候选Lyapunov函数的数值计算方法.在该方法中,多项式系数被分解成带自由变量的系数矩阵,将正定性验证问题转化为矩阵不等式问题求解.对于局部稳定性分析,采用多个Lyapunov函数来趋近吸引域.每个Lyapunov 函数均在各指定方向上进行最大半径优化.在稳定性分析基础上,提出保收敛率的局部镇定控制器设计方法以扩大吸引域.

     

基于GB的陀螺漂移组合预测模型

针对目前单一预测模型预测精度不高,使用范围受限的不足,利用D-S证据理论在数据融合中的优点,把证据推理(ER)与支持向量回归机预测理论有机结合建立了组合预测模型,提出了基于ER的组合预测算法,并以陀螺仪为例,实现了漂移预测.结果表明,该模型与算法是可行且有效的.

     

约束非线性系统构造性模型预测控制

研究了连续时间约束非线性系统模型预测控制设计. 利用控制 Lyapunov函数离线构造单变量可调预测控制器,再根据性能指标在线优化可调参数,其中该参数近似于闭环系统的,衰减率,同时,控制 Lyapunov函数保证了算法的可行性和闭环系统的稳定性 .最后通过数值仿真验证了该算法的有效性.

     

基于区间数的多目标灰色局势决策模型

基于区间数的距离和灰熵分析,将灰色局势决策拓展到决策信息为区间数的情况,给出了灰色局势决策目标权重的优化方法.考虑各局势的效果测度与正理想效果值的接近性以及目标权重本身的不确定性,建立了多目标优化模型,利用拉格朗日乘子法求解该模型,得到了灰色局势决策的目标权重表达式.利用区间数的可能度对每个事件的局势进行排序,进一步完善了传统的灰色局势决策理论.最后通过实例验证了该模型的有效性和实用性.

     

基于运动预测的路径跟踪最优控制研究

针对自动导引车的路径跟踪,提出一种基于运动预测的线性二次型调节器优化模型.在速度约束下,从全局角度通过运动预测达到多步控制的最优协调性.在目标函数中只包含速度控制量,避免了加权矩阵选择的难题,算法的快速性由控制步数的最小化来保证.数字仿真和实验均表明,对于不同速度和路径偏差,算法均能产生可实现的最优控制序列,同步,快速和平稳地消除两种偏差,且计算量小,可满足嵌入式控制系统实时滚动优化的需求.

     

基于Ｖｏｌｔｅｒｒａ频域核辨识的非线性模拟电路故障诊断

基于Ｖｏｌｔｅｒｒａ级数时域频域混合模型,提出了辨识非线性模拟电路频域核的故障诊断方法．利用混合模型辨识算法和范德蒙特法估计各种故障状态下电路响应的前３阶频域核,提取故障特征并与相应的故障模式一起构成特征样本集,借助于支持向量机多分类器进行分类识别,实现非线性模拟电路的故障诊断．阐述了诊断原理及诊断步骤,并给出了诊断实例．仿真结果表明,该方法的故障识别率较高,便于计算机计算．

     

基于观测器的非线性互连系统的自适应模糊控制

针对一类不确定非线性MIMO互连系统,提出一种自适应模糊控制算法.通过设计观测器来估计系统的状态,因此不要求假设系统的状态是可测的.给出的自适应律只对不确定界进行在线调节,从而大大减轻了在线计算负担.该算法能够保证闭环系统的所有信号是一致有界的,并且跟踪误差指数收敛到一个小的零邻域内.仿真结果表明了算法的可行性.