一混沌系统的追踪控制

讨论了一混沌系统的追踪控制问题.基于Lyapunov理论,结合多变量追踪控制的方法,设计一控制器使系统可以控制到任意所给的目标.MATLAB的数值仿真表明该方法的有效性.     

曲柄滑块机构综合的三周期牛顿混沌法研究

为了提高牛顿混沌迭代Julia点的求解效率,构造了基于三周期混沌求解Julia点的逆像迭代方法,提出了一种新的牛顿混沌迭代法,该方法可以求出解非线性方程组全部解.对平面曲柄-滑块机构综合进行了研究,计算实例表明该方法的正确性与有效性.     

电力市场中基于混沌理论的电价预测研究

随着电力市场化的不断深入,边际电价预测的重要性将愈来愈凸显,己成为广大发电企业普遍关注的焦点.如何开展边际电价预测以及如何提高边际电价预测的准确性成为迫切需要解决的问题.结合混沌理论,演绎出新的电价预测方法.     

Support vector machine forecasting method improved by chaotic particle swarm optimization and its application

By adopting the chaotic searching to improve the global searching performance of the particle swarm optimization (PSO), and using the improved PSO to optimize the key parameters of the support vector machine (SVM) forecasting model, an improved SVM model named CPSO-SVM model was proposed. The new model was applied to predicting the short term load, and the improved effect of the new model was proved. The simulation results of the South China Power Market’s actual data show that the new method can effectively improve the forecast accuracy by 2.23% and 3.87%, respectively, compared with the PSO-SVM and SVM methods. Compared with that of the PSO-SVM and SVM methods, the time cost of the new model is only increased by 3.15 and 4.61 s, respectively, which indicates that the CPSO-SVM model gains significant improved effects. Foundation item: Project(70572090) supported by the National Natural Science Foundation of China     

基于混沌神经网络的建筑节能综合评价

目的 构建建筑节能综合评价指标体系,对建筑节能进行综合评价.方法 针对神经网络BP算法收敛速度慢且容易陷入局部极小值问题,在常规神经网络中引入混沌神经元,建立混沌神经网络建筑节能综合评价模型.结果 根据建筑节能综合评价指标体系各量化指标,得出科学合理的评价结果 .通过实验仿真验证了该混沌学习算法的有效性和先进性.在输入参数相同的情况下,训练收敛到相同精度,CNN模型的训练次数少于BP网络模型,CNN模型用于建筑节能评价精度高.结论 运用混沌神经网络进行建筑节能综合评价的方法 是有效的.     

一种新的混沌神经网络及其应用

提出一种新的混沌神经元模型,该神经元的激励函数由复合正弦函数和Sigmoid函数构成,通过分叉图及Lyapunov指数的计算,分析了其动力学特征.基于该模型构造了一种新的暂态混沌特征神经网络,并将其应用于组合优化问题.仿真实验结果表明了该算法的有效性与可行性.     

改进的协同粒子群优化算法

针对协同粒子群优化算法存在停滞,不能保证收敛到局部或全局最优值的问题,提出一种改进的协同粒子群优化算法(CCPSO-Hk),该算法将混沌理论引入协同粒子群算法(Chaos PSO)中,利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等改善了协同粒子群算法(Cooperate Particle Swarm Optimization)的性能.通过仿真验证算法的有效性.     

端部约束悬臂输流管道的非线性动力学特性

针对悬臂端受线性弹簧支承和扭转弹簧约束的约束悬臂输流管道,采用分岔图、相平面图、Poincare截面和Lyapunov指数等非线性振动的数值仿真方法,研究其在自激-参数激励-外激励联合激励作用下的非线性动力学特性,分析系统出现周期和混沌运动响应的参数条件,揭示其通向混沌的途径,探寻各参数对输流管道振动特性的影响规律和各参数之间的相互制约关系.数值仿真结果表明,管道系统随质量比、端部约束刚度和管道粘弹性系数的不同,分别呈现周期、概周期、阵发性和混沌运动多种响应形式,系统通过倍周期分岔或阵发性进入混沌,通过倍周期倒分岔脱离混沌.     

一种基于图像识别的高性能混沌特性判别算法

利用混沌阵子可以检测强噪声背景下极其微弱的周期信号。该方法应用中的关键问题是混沌特性的判别。提出了一种新的基于图像识别的混沌特性判别方法,该方法需要的存储量小,算法简单易行,尤其适合系统资源受限的场合,比如嵌入式系统。阐述了该混沌特性判别算法的原理,给出了一个基于此方法的完整判别程序流程。计算机仿真结果表明,该方法用于Duffing信号幅值检测系统是有效的。     

混沌伪随机序列发生器的实现

针对广泛应用于密码学、扩频通信、数字系统测试等领域的伪随机序列信号实现的疑难问题,应用DSPBuilder模块将Matlab中S函数产生的Kent混沌二进制序列算法转换成VHDL语言,在现场可编程阵列FPGA上实现混沌伪随机序列.通过分析可以看出Kent混沌二进制序列具有优良的伪随机性能.