基于大數(shù)據(jù)和雙量子粒子群算法的多變量系統(tǒng)辨識研究
發(fā)布時(shí)間:2024-12-10 02:07
大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下,發(fā)掘生產(chǎn)現(xiàn)場的歷史數(shù)據(jù)中有用的信息和知識,利用智能算法來模型辨識多變量系統(tǒng),已經(jīng)成為了主流的研究方向。論文經(jīng)過多個(gè)實(shí)驗(yàn)探究分析歷史大數(shù)據(jù)和智能算法相融合的多變量系統(tǒng)辨識中具有的問題,并且把輸入變量對輸出的影響進(jìn)行了量化,同時(shí)把這種方案使用在熱力發(fā)電廠的多變量協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的相關(guān)建模實(shí)驗(yàn)里,相應(yīng)的辨識結(jié)果證明了這個(gè)方案的實(shí)效性。
【文章頁數(shù)】:4 頁
【文章目錄】:
1 引言
2 雙量粒子群算法
2.1 關(guān)于優(yōu)化問題的概述
2.1.2 量子化粒子的初始位置
2.1.3 粒子在更新流程中的量子化
2.1.4 粒子的變異分析
2.2 具體的算法流程分析
3 關(guān)于經(jīng)典函數(shù)數(shù)值優(yōu)化的分析和實(shí)驗(yàn)
4 對多變量系統(tǒng)辨識問題的分析和解決方法探究
4.1 多變量系統(tǒng)辨識相關(guān)問題和相應(yīng)解決方案分析
5 負(fù)荷控制系統(tǒng)的辨識實(shí)驗(yàn)探究
6 結(jié)束語
本文編號:4015433
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1 引言
2 雙量粒子群算法
2.1 關(guān)于優(yōu)化問題的概述
2.1.2 量子化粒子的初始位置
2.1.3 粒子在更新流程中的量子化
2.1.4 粒子的變異分析
2.2 具體的算法流程分析
3 關(guān)于經(jīng)典函數(shù)數(shù)值優(yōu)化的分析和實(shí)驗(yàn)
4 對多變量系統(tǒng)辨識問題的分析和解決方法探究
4.1 多變量系統(tǒng)辨識相關(guān)問題和相應(yīng)解決方案分析
5 負(fù)荷控制系統(tǒng)的辨識實(shí)驗(yàn)探究
6 結(jié)束語
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