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一类非线性动态系统的自适应模糊小波神经网络控制 总被引：2，自引：1，他引：1
对未知非线性动态系统研究基于模糊小波神经网络的自适应跟踪问题,首先构建一个模糊小波神经网络用于逼近未知的非线性函数的模型,然后根据李亚普诺夫稳定性理论建立自适应率,在线调整的模型参数包括小波网络的权重、小波的伸缩量、偏移量和模糊集合隶属函数的相关参数。提出了一种自适应模糊小波神经网络的滑模控制策略,保证系统的跟踪误差和对外界干扰的抑制被衰减到期望的程度。证明了闭环系统的半全局收敛性和鲁棒性,对倒立摆系统的仿真试验证明了所提控制方法的有效性。 相似文献
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公交车调度的规划数学模型 总被引：5，自引：0，他引：5
本文根据有序样本聚类的Fisher算法,给出一种峰值曲线的优化方法,通过该方法我们得出了上行客流峰值为5个,其峰值区间为:5:00-6:00,6:00-9:00, 9:00-16:00, 16:00-18:00, 18:00-23:00; 下行客流峰值为5个,其峰值区间为:5:00-7:00, 7:00-9:00, 9:00-16:00,16:00-19:00, 19:00-23:00.然后,依据峰值区间建立确定发车间隔的算法Ⅰ模型和算法Ⅱ模型,对两种算法模型计算结果进行比较分析,得出结论:两个间隔高峰类时间段用算法Ⅰ进行求解,其余3个类时间段用算法Ⅱ进行求解.在各个时间段结合处用光滑法进行优化处理,并以处理后的数据为基础制定出两个起点站的发车时刻表,并求出全线共需要47辆车,乘客对方案的满意程度为98.2%,公交公司的满意程度为76.23%.最后,运用随机服务系统的相关理论建立随机规划模型,给出概率灵敏度和误差分析,进而得出采集运营数据的较好方案. 相似文献
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