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已找到 7 条结果
- 基于混沌时间序列的Elman神经网络工业用电预测北大核心CSTPCD摘要:针对电力负荷数据在多重因素相互影响下呈现非线性特性甚至是混沌性的问题,采用基于相空间重构的Elman神经网络方法进行全社会工业月用电量预测.利用小数据量法计算最大Lyapunov指数,判别负荷时间序列的混沌性,进而确定最优延迟时间及最佳嵌入维数进行相空间重构,以此确定Elman神经网络的拓扑结构,并将实测数据带入模型进行训练.通过对实测数据进行预测仿真,表明该模型达到了较好的预测效果,验证了提出的时间序列相空间重构与Elman神…查看全部>>
- 移动机器人导航中的混沌识别CSTPCD
- 一种新的交通流混沌实时判定方法北大核心CSCDCSTPCD摘要:对交通流进行混沌判别,可以为实际交通流的预测和控制提供理论指导.由于在一个控制周期内只能获得很少量的数据,交通流时间序列的样本数受到限制,只能采用小数据量的混沌判别方法,然而单独利用改进型小数据量法判别混沌可能出现误判,因此,本文把改进型小数据量法和改进型替代数据法结合起来,既利用了小数据量法计算简单、抗噪性好、所需数据量少等优点,又利用了替代数据法的严密性避免误判.介绍了方法的原理步骤,对理论交通流和实际交通流的时间序列进行了…查看全部>>
- 有界噪声激励下典型非线性系统响应的最大Lyapunov指数估计CSCDCSTPCD摘要:讨论有界噪声激励对一类典型非线性系统的动力学行为的影响.通过Monte-Carlo和小数据量方法,给出Holmes型杜芬振子在受周期激励和有界噪声激励作用下的样本响应及其最大Lyapunov指数结果.分析表明,在系统有确定性激励作用的导向时,可以由最大Lyapunov指数来判断系统运动是否混沌,且可得出推断:随机激励可诱发混沌亦可抑制混沌.然而,在系统仅受有界噪声激励时,难以从响应曲线和最大Lyapunov指数结果来判别系统的运动是否是混沌的.
- 计算最大Lyapunov指数的推广小数据量法北大核心CSCDCSTPCD摘要:在分析常用的计算最大Lyapunov指数小数据量法的基础上,研究了混沌吸引子时间轨道的不可逆特性,提出基于后向搜索和双向搜索计算最大Lyapunov指数的推广小数据量法通用经验公式.数值仿真表明,新方法比原来仅做前向搜索的小数据量法在计算准确度和抗噪声性能上更加优越.
- Lyapunov指数算法在应答器信号混沌振子检测中的应用CSCD摘要:针对为提高在强噪声环境下应答器上行链路传输信号的检测精度,利用混沌系统对初始条件敏感以及对噪声免疫的特性,将混沌振子应用到应答器上行链路信号检测解调中.结合微弱信号Duffing振子检测原理和应答器上行链路信号特征,给出了使用Duffing振子检测应答器信号的方法和步骤,并使用Lyapunov指数算法计算Duffing振子检测系统的临界阈值,定量判断系统的输出状态,实现应答器信号的解调.在理论分析的基础上,进行了实验仿真验证.仿真结果…查看全部>>
- 基于相空间重构和Lyapunov指数电弧电压混沌特性分析北大核心CSTPCD摘要:串联电弧故障是引发电气火灾的关键原因.为得到可靠数据源及更全面认识电弧电压特性,按照UL1699、GB 14287.4标准搭建了实际用电环境电弧故障模拟实验平台.依据实验结果,采用相空间重构算法将电弧电压信号引入高维空间进行分析,并给出其二维相平面;采用小数据量法计算了电弧电压的最大Lyapunov指数.选定相平面中相轨线的分布规律和最大Lyapunov指数为指示量,证明了低压串联电弧电压信号存在混沌特征.研究结果不仅丰富了电弧电压信…查看全部>>