本文主要研究内容
作者马占杰（2019）在《基于状态空间模型的混沌时间序列预测控制研究》一文中研究指出：混沌时间序列预测控制现在在很多领域有非常重要应用,随着混沌时间序列理论和应用的不断发展,混沌系统的建模、预测和控制成为当代研究的热点。由于状态空间模型能够有效地描述非线性复杂系统的动态响应特性,状态方程简单易懂,容易进行分析,被大量的应用于金融、自动化、航天的预测和控制。本文针对混沌时间序列提出相应的状态空间模型辨识方法、状态估计及反馈控制研究。主要研究工作包括:针对Volterra混沌时间序列预测模型缺乏控制量问题,首先,构建相空间进行混沌特性判断,构建基于Volterra混沌时间序列预测控制模型,借鉴广义预测控制的理论,将Volterra混沌时间序列预测模型转化为带有控制量的状态空间模型。其次,分别采用黎卡提矩阵方法和最小方差方法对控制器进行设计。仿真实验表明,黎卡提矩阵法避免了大量的复杂计算,比最小方差方法精度高,更适用于状态空间模型的反馈控制器设计。针对传统辨识方法中参数辨识准确率差等问题,利用EM(Expectation Maximization Algorithm,EM)算法对状态空间模型的参数进行估计。在EM算法中,Kalman滤波算法用于估计状态期望,在此基础上,通过最大化对数似然函数的期望实现参数和噪声协方差的估计,反复迭代,直至得到最优的估计参数。针对混沌时间序列的状态估计问题,研究了Kalman滤波器状态估计和粒子滤波器状态估计,并在扩展Kalman粒子滤波基础上,改进扩展Kalman粒子滤波状态估计方法,在重采样阶段,根据粒子权重与误差之比对粒子进行筛选,优胜劣汰,并保存粒子多样性。实验结果表明,基于状态空间模型的混沌时间序列预测方法可以进行精确更高的预测。
Abstract
hun dun shi jian xu lie yu ce kong zhi xian zai zai hen duo ling yu you fei chang chong yao ying yong ,sui zhao hun dun shi jian xu lie li lun he ying yong de bu duan fa zhan ,hun dun ji tong de jian mo 、yu ce he kong zhi cheng wei dang dai yan jiu de re dian 。you yu zhuang tai kong jian mo xing neng gou you xiao de miao shu fei xian xing fu za ji tong de dong tai xiang ying te xing ,zhuang tai fang cheng jian chan yi dong ,rong yi jin hang fen xi ,bei da liang de ying yong yu jin rong 、zi dong hua 、hang tian de yu ce he kong zhi 。ben wen zhen dui hun dun shi jian xu lie di chu xiang ying de zhuang tai kong jian mo xing bian shi fang fa 、zhuang tai gu ji ji fan kui kong zhi yan jiu 。zhu yao yan jiu gong zuo bao gua :zhen dui Volterrahun dun shi jian xu lie yu ce mo xing que fa kong zhi liang wen ti ,shou xian ,gou jian xiang kong jian jin hang hun dun te xing pan duan ,gou jian ji yu Volterrahun dun shi jian xu lie yu ce kong zhi mo xing ,jie jian an yi yu ce kong zhi de li lun ,jiang Volterrahun dun shi jian xu lie yu ce mo xing zhuai hua wei dai you kong zhi liang de zhuang tai kong jian mo xing 。ji ci ,fen bie cai yong li ka di ju zhen fang fa he zui xiao fang cha fang fa dui kong zhi qi jin hang she ji 。fang zhen shi yan biao ming ,li ka di ju zhen fa bi mian le da liang de fu za ji suan ,bi zui xiao fang cha fang fa jing du gao ,geng kuo yong yu zhuang tai kong jian mo xing de fan kui kong zhi qi she ji 。zhen dui chuan tong bian shi fang fa zhong can shu bian shi zhun que lv cha deng wen ti ,li yong EM(Expectation Maximization Algorithm,EM)suan fa dui zhuang tai kong jian mo xing de can shu jin hang gu ji 。zai EMsuan fa zhong ,Kalmanlv bo suan fa yong yu gu ji zhuang tai ji wang ,zai ci ji chu shang ,tong guo zui da hua dui shu shi ran han shu de ji wang shi xian can shu he zao sheng xie fang cha de gu ji ,fan fu die dai ,zhi zhi de dao zui you de gu ji can shu 。zhen dui hun dun shi jian xu lie de zhuang tai gu ji wen ti ,yan jiu le Kalmanlv bo qi zhuang tai gu ji he li zi lv bo qi zhuang tai gu ji ,bing zai kuo zhan Kalmanli zi lv bo ji chu shang ,gai jin kuo zhan Kalmanli zi lv bo zhuang tai gu ji fang fa ,zai chong cai yang jie duan ,gen ju li zi quan chong yu wu cha zhi bi dui li zi jin hang shai shua ,you sheng lie tai ,bing bao cun li zi duo yang xing 。shi yan jie guo biao ming ,ji yu zhuang tai kong jian mo xing de hun dun shi jian xu lie yu ce fang fa ke yi jin hang jing que geng gao de yu ce 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自天津理工大学的马占杰，发表于刊物天津理工大学2019-07-16论文，是一篇关于混沌时间序列预测论文,状态空间论文,状态反馈论文,状态估计论文,参数估计论文,算法论文,天津理工大学2019-07-16论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自天津理工大学2019-07-16论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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