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本文研究了具有遗忘时滞的静态神经网络的H∞状态估计问题.首先降低了时变时滞可微的条件,然后通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,设计保H∞性能的状态估计器,使得误差系统实现全局渐近稳定.最后,借助Matlab中线性矩阵不等式工具箱进行数值仿真,验证了结论的有效性. 相似文献
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遗忘因子自适应最小二乘算法及其在气温预报中的应用 总被引:2,自引:1,他引:1
海量数据的利用是建立自适应预报模型的基础,但随着数据的不断增加,新引入数据的作用会逐渐降低,有可能导致预报模型失效。为克服因数据量增加引起的所谓"数据饱和"现象对天气预报效果的影响,本文给出了考虑遗忘因子的线性自适应最小二乘建模算法的原理和方法,并利用该算法进行了最高气温和最低气温预报试验。结果表明,考虑遗忘因子的线性自适应建模算法优于传统的线性自适应建模算法,加入遗忘因子可以避免产生"数据饱和"现象,适当地选择遗忘因子有助于提高模型的预报准确率。 相似文献
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可可西里,是中国保留的最后一块原始状态的自然之地。据说,在上世纪六十年代牧民和测绘队员初次造访的时候,漫山遍野的野生动物居然目不识丁,野牦牛、藏羚羊、野驴、白唇鹿、雪豹、棕熊……这些精灵们在距天空最近的广袤土地上成群结队呼啸而过,俨然,它们才是这片土地的主宰者。仅仅二十年光景,曾经如同非洲草原般壮阔的野生动物景观已经荡然无存,映入人们眼帘的是风沙、是荒凉、是满目疮痍。自1984年起,每年有三至四万人踏入这块圣地,盗猎者、淘金者统统涌入,大批的藏羚羊、野牦牛、野驴成了猎杀对象及食物。在短短的十 相似文献
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针对经典灰色系统模型的不足,根据灰色系统理论的信息处理原则,在模型中引入遗忘因子,建立了灰色系统沉降预测的非等步长灰色时变参数模型,并在求解过程中引入遗忘因子以修正预测结果。模型充分考虑了预测系统的时变性和灰色性,从而降低对预测系统状态的预测误差。实例预测表明,灰色时变参数模型可以将工后总沉降量的预测误差控制在23%以内。误差检验结果显示,预测结果的精度等级较引入遗忘因子修正前有显著的提高。 相似文献
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地球自转参数(ERP)是实现地心天球坐标系(geocentric celestial reference system,GCRS)与国际地球坐标系(international terrestrial reference system,ITRS)相互转换的必要参数,是国际GNSS服务组织(IGS)和国际GNSS监测评估系统(iGMAS)分析中心的重要产品。本文针对最小二乘地球自转参数预测算法会造成数据饱和以及新旧数据在数据处理及预报中被同等对待等问题,将遗忘因子引入最小二乘预测算法,进而提高ERP预报精度。遗忘因子递推最小二乘算法能防止数据饱和,降低旧数据的影响,加强新数据的作用,降低在求解拟合参数时出现秩亏矩阵求逆的几率,提高预报精度。本文详细推导了遗忘因子递推最小二乘表达式,探究了最佳遗忘因子,并通过ERP试验将该方法和原最小二乘的试验结果及LS-AR模型的预报结果作对比,发现仅用遗忘因子最小二乘模型预测就可以达到与LS-AR组合模型预测相当的精度。 相似文献
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针对组合导航系统中标准Sage-Husa自适应滤波算法存在滤波发散的问题,提出一种改进的Sage-Husa自适应滤波算法。首先,对组合导航系统的线性卡尔曼滤波算法采用补偿反馈校正算法获得最优估计,并对滤波器新息向量进行简化;然后,提出一种改进的Sage-Husa自适应滤波算法,该算法具有实现简单并且可以避免状态估计发散的特点;最后,进行基于该算法的GNSS/SINS组合导航实验。结果表明,该算法可以对量测噪声突变方差和缓变方差进行准确跟踪,并且量测噪声方差估计精度与变分贝叶斯滤波方法相当;当量测噪声方差变化时,相对于标准KF算法,该算法可分别提高约20%和21%的位置精度和速度精度,能有效降低未知量测噪声统计特性对组合导航系统滤波精度的影响。 相似文献
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这是个被遗忘的地质博物馆。
湘江一级支流捞刀河,发源于长沙市东北70多公里的海拔1359.7米的石柱峰。 相似文献
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