鉴于背景值是影响灰色建模精度的重要因素之一, 提出一种灰色Verhulst 模型中背景值的优化方法. 基于灰色Verhulst 模型时间响应式的Logistic 函数形式和背景值的几何意义, 利用积分中值定理研究背景值与发展系数之间的数量关系; 采用最小二乘法对新参数进行估计, 还原原始参数估计值, 使得优化的背景值模型同时具备无偏性和最小误差性. 案例分析表明, 背景值优化的模型改善了模拟精度, 验证了模型的有效性和可行性.
相似文献迭代动态规划(IDP) 作为一种求解非线性问题的离散算法, 其寻优精度和收敛速度受到时间段划分的影响. 通常, 时间段划分依赖主观经验, 缺乏科学有效的指导. 针对终端时刻固定的动态优化问题, 提出一种自适应变步长IDP 算法, 综合考虑控制变量与目标函数值的变化, 对时间段数量、长度和切换点进行优化. 将该方法应用于间歇过程优化, 结果表明其能够智能分配时间段数量与长度, 可有效提升寻优精度.
相似文献针对工业生产过程频繁变更操作条件的需求, 提出一种基于时序模型迁移的方法, 通过从旧过程数据中挖掘并提取相似性信息, 可以快速建立新过程的监测模型. 将该建模方法与时序模型迁移相结合应用于青霉素发酵仿真过程, 实验结果验证了该方法的有效性.
相似文献利用多信号模型可简明表征系统因果关系以及盲源分离算法可提取系统本源信息的特点, 提出一种新颖有效的复合故障诊断方法. 首先, 针对复合故障下多信号模型出现冗余测试和故障模糊组的情况, 应用盲源分离算法实现测点信息的盲分离, 基于盲信号重建多信号模型的因果结构; 其次, 理论分析了该方法对复合故障具有良好的可诊断性. 轧制过程AGC系统的实验结果表明, 所提出方法对双复合故障和部分多复合故障的隔离和定位准确率可达100%.
相似文献针对非线性模型预测控制中离线模型难以适应非线性对象实时变化的缺点, 提出一种基于在线支持向量回归的非线性模型预测控制方法. 该方法通过在线支持向量回归离线训练与在线学习相结合的方式, 建立具有在线校正特性的预测模型, 同时采用最速下降原理滚动优化非线性模型预测控制的目标函数, 求得多步控制量. 通过对非线性对象的控制结果表明, 所提出方法有效且具有良好的自适应性.
相似文献针对机理模型难以刻画的热轧精轧生产过程, 采用基于数据子空间的偏最小二乘方法建立热轧轧制力数据模型, 并构建轧制力优化模型, 利用改进的粒子群优化算法对优化模型计算求解. 结果表明, 使用数据驱动方法建立的轧制力数据模型能够揭示精轧过程轧制力的机理规律, 可以替代机理模型在实际系统中的应用. 通过对整体优化模型的求解, 可以提高热轧精轧产品的质量, 降低能源消耗, 表明基于数据驱动的建模和优化方法在实际生产中具有较大的应用价值.
相似文献针对BP 训练方式采用梯度法易导致局部收敛的不足, 提出一种融合进食粒子群算法(EPSO) 和梯度法的Elman 网络优化方法. 首先, 通过模拟鸟群进食行为得到一种EPSO 算法, 以改善标准PSO 的全局性能; 然后, 将EPSO 用于Elman 网络权值的全局优化, 同时将梯度法用于EPSO 的进食过程局部搜索, 以提高解的局部收敛性能; 最后, 将该网络优化方法用于飞行轨迹预测实验, 仿真结果表明了其有效性.
相似文献提出敏感稀疏主元分析(SSPCA) 算法用于监测复杂的化工过程. 根据主元分析与数据矩阵奇异值分解之间的关系, 通过将??2,1 范数作为目标函数和惩罚项得到一个获取稀疏主元负载的凸优化问题, 并通过一个迭代算法进行求解. SSPCA 算法能同时兼顾大得分主元与小得分主元在监测算法中的作用, 提高了其对故障的敏感度. 证明了SSPCA 算法的单调性和全局收敛性, 对田纳西伊斯曼过程一个算例的监测结果表明了SSPCA 算法的有效性.
相似文献针对同一属性下不同方案的邓氏关联度大小区分较弱以及关联度存在下限的问题, 定义基于指数函数的新关联度. 改进后的关联度对同一属性下不同方案间关联度的分辨率要高于原有关联度, 并证明了改进关联度的性质.利用指数关联度确定属性权重, 构造基于偏差和灰熵的确定了时间权重的优化模型. 最后, 将该方法用于河南省某地级市民营企业的经营业绩评价分析中, 实例说明了所提出模型的有效性和实用性.
相似文献提出一种基于两时间尺度模型的直升机非线性控制方法. 该方法利用直升机不同状态达到稳定的时间不同的特点, 将直升机模型分为快速和慢速两种模型. 反步控制方法和逆动力学控制方法分别被用于进行快慢两种模型控制器的设计, 并在控制过程中采用了不同的控制周期. 仿真结果表明, 利用上述方法设计的控制器, 对于阶跃变化和正弦变化的速度轨迹具有良好的跟踪效果.
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