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991.
Nonlinear model predictive control with relevance vector regression and particle swarm optimization 总被引:1,自引:0,他引:1
In this paper, a nonlinear model predictive control strategy which utilizes a probabilistic sparse kernel learning technique called relevance vector regression (RVR) and particle swarm optimization with controllable random exploration velocity (PSO-CREV) is applied to a catalytic continuous stirred tank reactor (CSTR) process. An accurate reliable nonlinear model is first identified by RVR with a radial basis function (RBF) kernel and then the optimization of control sequence is speeded up by PSO-CREV. Additional stochastic behavior in PSO-CREV is omitted for faster convergence of nonlinear optimization. An improved system performance is guaranteed by an accurate sparse predictive model and an efficient and fast optimization algorithm. To compare the performance, model predictive control (MPC) using a deterministic sparse kernel learning technique called Least squares support vector machines (LS-SVM) regression is done on a CSTR. Relevance vector regression shows improved tracking performance with very less computation time which is much essential for real time control. 相似文献
992.
993.
994.
大底盘层间隔震结构抗震性能研究 总被引:1,自引:0,他引:1
随着我国城市化进程的加快,高层建筑已屡见不鲜,而大底盘塔式结构最为常见.由于大底盘和塔楼之间刚度和质量的突变,使其抗震性能明显降低,如何提高这类结构的抗震性能成为工程界需要解决的重要问题之一.目前,工程中普遍使用的方法是使用变形缝将塔楼与附属建筑分开,但这种做法不仅构造麻烦,而且也给结构的正常使用带来不便.本文研究通过... 相似文献
995.
围绕对低碳能效型水利数据中心的认识与理解,从数据中心基础设施规划与建设的角度,对基本内涵、设计理念、实施方法、最佳实践、核心技术等展开分析和讨论,以期在新建或改造水利数据中心的过程中发挥一定作用,满足数据中心建设绿色环保、节能减排的要求,顺应未来新一代数据中心发展的趋势。 相似文献
996.
为了开发高效低成本、达到回用水质标准的污水处理工艺,本试验采用H2O2、Fenton试剂与活性炭联用对CODCr进行去除的对比试验研究。结果表明:在室温下200 mL水样,当pH为3,震荡强度为150 rpm时,Fenton试剂-活性炭联用与H2O2-活性炭相比,活性炭用量少200 mg,时间缩短10 h,CODCr去除率高17.6%。试验揭示了Fenton试剂-活性炭联用的反应机理:Fe2+与活性炭共同催化分解H2O2生成大量.OH,能快速氧化降解有机物,使CODCr浓度迅速降低。从工程应用角度和技术经济方面考虑,Fenton试剂-活性炭联用的pH值在5~7适宜;且处理成本更低。Fenton试剂-活性炭联用是处理二级出水CODCr高效、低耗的方法,值得进一步研究和推广应用。 相似文献
997.
998.
小型网络—校园网是学校内部之间,校内和校外之间做好沟通的关键。我们要通过利用校园内现有的条件,根据现有的情况,设计一个比较合理的校园网络;从而初步掌握局域网的设计技术和技巧,培养开发网络应用的独立工作能力。 相似文献
999.
1000.