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基于模型预测残差和目标函数的MPC实时性能监控 被引量:1
1
作者 田学民 李秋美 尚林源 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期846-851,共6页
模型预测控制的性能受多种因素的影响,现有的模型质量评价指标没有考虑外界干扰的变化,反映系统整体性能时不够全面。针对上述问题,现结合两个指标:基于模型预测控制目标函数的历史性能指标和基于模型预测残差的协方差指标对系统性能进... 模型预测控制的性能受多种因素的影响,现有的模型质量评价指标没有考虑外界干扰的变化,反映系统整体性能时不够全面。针对上述问题,现结合两个指标:基于模型预测控制目标函数的历史性能指标和基于模型预测残差的协方差指标对系统性能进行实时监控。其中,历史性能指标用以评价系统的整体性能,协方差指标反映模型失配和干扰变化的影响。根据两个指标对不同性能影响因素的不同表现和性能恶化后对干扰新息的重新辨识结果,对系统性能下降的原因进行初步诊断,缩小性能下降源的范围,并通过Wood-berry塔实验验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 模型预测控制 历史性能指标 模型预测残差 协方差指标 实时监控 实验验证
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基于模型预测残差闭环潜能指标的MPC控制器实时性能监控 被引量:1
2
作者 尚林源 田学民 史亚杰 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期4121-4127,共7页
由于模型预测控制器对模型失配等不确定因素具有较强的鲁棒性,因此现有的多步预测误差方法不能及时显著地检测到由模型失配导致的MPC控制器性能潜能的变化。针对上述问题,提出一种改进的多步预测误差方法和实时性能监控策略。考虑到MPC... 由于模型预测控制器对模型失配等不确定因素具有较强的鲁棒性,因此现有的多步预测误差方法不能及时显著地检测到由模型失配导致的MPC控制器性能潜能的变化。针对上述问题,提出一种改进的多步预测误差方法和实时性能监控策略。考虑到MPC控制器的模型预测残差能有效反映模型失配等信息,利用预测残差对现有多步预测误差方法进行改进,改进的方法能够更好地检测由模型失配引起的MPC控制器性能潜能的改变。在连续搅拌槽加热器(continuous stirred tank heater,CSTH)系统上的仿真实验验证了该方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 模型预测控制 多步预测误差 模型失配 模型预测残差 实时性能监控
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山东省工业废水排放量GM(1,1)高阶残差预测模型 被引量:2
3
作者 李峰 张新华 《化工环保》 CAS CSCD 北大核心 1996年第1期39-43,共5页
介绍了GM(1,1)高阶残差预测模型之建模方法。以山东省工业废水排放量为例,建立了GM(1,1)高阶残差预测模型。结果表明,GM(1,1)高阶残差模型比GM(1,1)模型更贴近实际。
关键词 工业废水 排放总量控制 GM(1 1)高阶残差预测模型
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灰预测与时间序列模型在航天器故障预测中的应用 被引量:9
4
作者 李培华 杨海龙 +1 位作者 孙伶俐 邓忠民 《计算机测量与控制》 CSCD 北大核心 2011年第1期111-113,共3页
灰预测是灰色系统理论的重要组成部分,已成功应用于若干领域的预测;时间序列分析是定量预测方法之一;研究了利用以灰预测模型为基础,建立的残差灰预测模型和AR时间序列模型对航天器故障状态进行预测的方法;首先分析了灰预测模型以及残... 灰预测是灰色系统理论的重要组成部分,已成功应用于若干领域的预测;时间序列分析是定量预测方法之一;研究了利用以灰预测模型为基础,建立的残差灰预测模型和AR时间序列模型对航天器故障状态进行预测的方法;首先分析了灰预测模型以及残差灰色预测模型的建立过程,之后分析了AR时间序列模型的建立过程;然后利用所建立的模型进行航天器故障状态的预测,给出预测结果;研究表明,残差灰预测模型预测误差比基本灰模型降低,在特定的数据特征条件下也要优于AR时间序列模型。 展开更多
关键词 灰色预测 残差灰色预测模型 AR时间序列 故障预测
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RGM-EGARCH模型及其对深圳股市的实证 被引量:1
5
作者 耿立艳 马军海 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2009年第6期143-145,共3页
GM-EGARCH模型是一种将灰色预测模型(GM(1,1)模型)与EGARCH模型相结合的新型混合波动率模型。针对GM(1,1)模型在其适用条件上的局限性,文章利用残差灰色预测模型(RGM(1,1)模型)对GM(1,1)模型的预测结果进行改进,再将RGM(1,1)模型与GARC... GM-EGARCH模型是一种将灰色预测模型(GM(1,1)模型)与EGARCH模型相结合的新型混合波动率模型。针对GM(1,1)模型在其适用条件上的局限性,文章利用残差灰色预测模型(RGM(1,1)模型)对GM(1,1)模型的预测结果进行改进,再将RGM(1,1)模型与GARCH模型相结合,构建RGM-EGARCH模型来修正随机误差项。通过对深证综合指数的实证分析,比较了RGM-EGARCH模型、GM-EGARCH模型和EGARCH模型的样本外短期预测效果。实证结果表明,在三种模型中,RGM-EGARCH模型具有最好的波动率预测效果。 展开更多
关键词 残差灰色预测模型 EGARCH模型 RGM-EGARCH模型
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残差灰色预测模型在我国老龄人口预测中的应用 被引量:10
6
作者 张荣艳 马艳琴 郝淑双 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2013年第16期162-166,共5页
利用灰色预测理论,建立了GM(1,1)模型和残差灰色预测模型,经过分析,结果表明:残差灰色预测比GM(1,1)模型预测精度高.于是,利用残差灰色预测模型对2012-2020年我国人口老龄化状况进行了预测,为我国政府制定正确的相关政策提供科学理论依据.
关键词 老龄化 GM(1 1)模型 残差灰色预测模型
原文传递
基于加权L_2-Hausdorff子空间距离的MPC控制回路性能诊断 被引量:2
7
作者 尚林源 田学民 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期4477-4483,共7页
针对当前MPC控制回路性能评价方法无法准确定位性能下降源的问题,提出一种基于加权L2-Hausdorff子空间距离的控制回路性能诊断方法。该方法引用恶化性能子空间表征各个性能恶化工况下的回路特征,通过基于模型预测残差的闭环潜能指标实... 针对当前MPC控制回路性能评价方法无法准确定位性能下降源的问题,提出一种基于加权L2-Hausdorff子空间距离的控制回路性能诊断方法。该方法引用恶化性能子空间表征各个性能恶化工况下的回路特征,通过基于模型预测残差的闭环潜能指标实时监测控制回路性能。当发现性能下降时,构造加权L2-Hausdorff子空间距离来度量当前回路性能模式与已知性能模式的相似度,通过距离聚类来定位回路性能下降的恶化源。最后,通过连续搅拌加热器(continuous stirred tank heater,CSTH)上的仿真实验,验证了所提方法的有效性及可靠性。 展开更多
关键词 模型预测控制 性能诊断 模型预测残差 协方差 加权子空间距离
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基于多年冻土路基沉降变形研究 被引量:2
8
作者 肖楼 于晖 +1 位作者 董德惠 路勋 《中国水运(下半月)》 2012年第5期260-261,共2页
文中利用青藏铁路监测断面路基沉降变形数据建立了残差叠加灰色预测模型,结果表明该模型具有较高的精度,能够较为准确的预测多年冻土路基沉降变形。
关键词 多年冻土 路基 沉降变形 残差叠加灰色预测模型
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基于灰色理论的中承式钢箱拱桥主梁线形控制研究 被引量:1
9
作者 卓小丽 王华 +1 位作者 刘国坤 田仲初 《公路工程》 2021年第3期26-32,67,共8页
为研究灰色预测理论在中承式钢箱拱桥主梁施工线形控制中的应用,以某中承式钢箱拱桥为依托背景,基于灰色预测理论建立了主梁施工过程中考虑残差修正的线形预测灰色模型GM(1,1),并结合MATLAB编制了主梁施工过程的立模标高灰色预测模型计... 为研究灰色预测理论在中承式钢箱拱桥主梁施工线形控制中的应用,以某中承式钢箱拱桥为依托背景,基于灰色预测理论建立了主梁施工过程中考虑残差修正的线形预测灰色模型GM(1,1),并结合MATLAB编制了主梁施工过程的立模标高灰色预测模型计算程序,预测了主梁节段的施工预抬高值,并指导现场立模施工,利用现场主梁施工实测线形数据进行了对比验证,验证结果表明:主梁施工过程中各节段预测预抬值与实测数据最大偏差仅7 mm,且成桥状态下经预测模型指导施工的主梁线形与现场实测线形吻合度良好,验证了考虑残差修正的线形预测灰色模型GM(1,1)可有效在中承式钢箱拱桥主梁施工线形控制中应用。 展开更多
关键词 桥梁工程 中承式拱桥 灰色预测模型GM(1 1) 残差修正 主梁线形控制
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Partial least squares regression for predicting economic loss of vegetables caused by acid rain 被引量:2
10
作者 王菊 房春生 《Journal of Chongqing University》 CAS 2009年第1期10-16,共7页
To predict the economic loss of crops caused by acid rain,we used partial least squares(PLS) regression to build a model of single dependent variable -the economic loss calculated with the decrease in yield related to... To predict the economic loss of crops caused by acid rain,we used partial least squares(PLS) regression to build a model of single dependent variable -the economic loss calculated with the decrease in yield related to the pH value and levels of Ca2+,NH4+,Na+,K+,Mg2+,SO42-,NO3-,and Cl-in acid rain. We selected vegetables which were sensitive to acid rain as the sample crops,and collected 12 groups of data,of which 8 groups were used for modeling and 4 groups for testing. Using the cross validation method to evaluate the performace of this prediction model indicates that the optimum number of principal components was 3,determined by the minimum of prediction residual error sum of squares,and the prediction error of the regression equation ranges from -2.25% to 4.32%. The model predicted that the economic loss of vegetables from acid rain is negatively corrrelated to pH and the concentrations of NH4+,SO42-,NO3-,and Cl-in the rain,and positively correlated to the concentrations of Ca2+,Na+,K+ and Mg2+. The precision of the model may be improved if the non-linearity of original data is addressed. 展开更多
关键词 acid rain partial least-squares regression economic loss dose-response model
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A new LS+AR model with additional error correction for polar motion forecast 被引量:8
11
作者 YAO YiBin YUE ShunQiang CHEN Peng 《Science China Earth Sciences》 SCIE EI CAS 2013年第5期818-828,共11页
Polar motion depicts the slow changes in the locations of the poles due to the earth's internal instantaneous axis of rotation. The LS+AR model is recognized as one of the best models for polar motion prediction.T... Polar motion depicts the slow changes in the locations of the poles due to the earth's internal instantaneous axis of rotation. The LS+AR model is recognized as one of the best models for polar motion prediction.Through statistical analysis of the time series of the LS+AR model's short-term prediction residuals,we found that there is a good correlation of model prediction residuals between adjacent terms.These indicate that the preceding model prediction residuals and experiential adjustment matrixes can be used to correct the next prediction results,thereby forming a new LS+AR model with additional error correction that applies to polar motion prediction.Simulated predictions using this new model revealed that the proposed method can improve the accuracy and reliability of polar motion prediction.In fact,the accuracies of ultra short-term and short-term predictions using the new model were equal to the international best level at present. 展开更多
关键词 nolar motion forecast. LS+AR model correlation coefficient additional error correction
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