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1.
本文研究一类具有输入饱和的不确定离散时间系统的鲁棒预见控制问题.与以往对误差信号和系统方程取差分不同,本文引入状态辅助变量,利用系统状态向量与辅助变量之差代替通常的状态差分,使得输入饱和不确定离散系统的扩大误差系统的构造成为可能.另外,本文推导的扩大误差系统不再包含误差向量,这不仅降低系统的阶数而且允许输出矩阵带有不确定项.针对扩大误差系统,分别引入状态反馈和静态输出反馈,并利用Lyapunov函数及LMI技巧,导出闭环系统渐近稳定的充分条件.数值仿真表明了本文结果的有效性. 相似文献
2.
为克服机器学习方法在油藏单井产量预测中的过拟合问题, 提高油田生产中的产量预测精度, 提出一种基于条件生成式对抗网络(CGAN)的油藏单井产量预测模型。该模型使用长短期记忆、全连接等基础神经网络, 构建生成和判别网络模型。生成网络模型以产量影响因素为条件输入, 生成预测产量数据, 利用对数损失函数评价预测数据与真实数据之间的偏差, 通过条件生成式对抗网络的博弈训练, 并结合贝叶斯超参数优化算法, 优化模型结构, 综合提高模型的泛化能力。基于Eclipse数值模拟软件建立同一井网条件下不同地质和生产条件下的油藏单井产量数据库, 以地质与生产条件等产量影响因素作为模型的条件输入, 进行油藏单井产量预测。结果表明: 与全连接神经网络(FCNN)、随机森林(RF)以及长短期记忆神经网络(LSTM)模型的预测结果相比, CGAN模型在测试集上的平均绝对百分比误差分别提升了2.59%、0.81%以及1.72%, 并且过拟合比最小(1.027)。说明CGAN降低了机器学习产量预测模型的过拟合程度, 提高了模型的泛化能力与预测精度, 验证了所提算法的优越性, 对指导油田高效开发和保障我国能源战略安全具有重要意义。 相似文献
3.
针对高速列车车轮踏面磨耗单一模型无法对各种复杂工况下列车车轮踏面磨耗进行定量计算的问题, 提出一种基于恒等映射多层极限学习机的高速列车车轮踏面磨耗测量方法. 首先将恒等映射引入到多层极限学习机中, 提出一种基于恒等映射的多层极限学习机模型(identity multilayer extreme learning machine, I-ML-ELM), 采用机器学习公共数据集对该模型进行性能验证, 数值结果表明I-ML-ELM模型具有较好的准确性与泛化性; 然后基于车辆-轨道耦合动力学理论建立高速列车的车辆-轨道耦合动力学模型, 模拟列车运行的不同工况, 观测和分析高速列车的车轮踏面磨耗情况, 并通过I-ML-ELM预测模型对高速列车车轮踏面磨耗量进行学习及预测; 最后应用高速列车车轮踏面磨耗的实际测量值对I-ML-ELM预测模型进行进一步的验证, 结果表明: I-ML-ELM预测模型的各项性能参数指标在整体上优于以下五种网络: ELM, FLN, ML-ELM, ML-KELM和DLSFLN, 通过高速列车线路实测数据的进一步验证表明, 本文提出的基于I-ML-ELM的高速列车车轮踏面磨耗预测模型能较好地反映不同参数对高速列车车轮踏面磨耗值的影响规律. 相似文献
4.
随着我国高速列车的发展, 针对其运营维护中的故障预测与健康管理问题日益受到关注. 轴箱轴承是高速列车走行部中的关键旋转部件, 在复杂的轮轨相互作用下极易出现由疲劳、过载等原因导致的失效, 影响列车的行车效率和运行安全. 而现有诊断方法和技术难以满足高速列车动态化、系统化的安全保障需求, 亟待进一步发展轴箱轴承健康监测和诊断技术. 首先, 介绍了工程中维修检测、轨边监测和车载监测系统的主要内容和发展现状. 然后, 从动力学正、反问题两个方面, 分析和总结了在轴箱轴承的理论建模方法和轴箱轴承与列车耦合系统的动态特性分析、基于先进信号处理技术和机器学习技术的诊断方法等方面的研究思路和研究进展. 最后, 对轴箱轴承健康监测与故障诊断技术的发展趋势进行了展望, 评述了在指导列车故障预测与健康管理方面的不足. 相似文献
5.
6.
7.
本文提出了一种新的带有时间幂次项的灰色GM(1,1,k,k2)模型,给出了其灰微分方程和白化微分方程基本形式。基于最小二乘法获得了该模型参数估计值,并推导了该模型时间响应函数。鉴于GM(1,1,k,k2)模型灰微分方程与白化微分方程之间存在跳跃关系,首先对灰微分方程的背景值进行了优化,并推导了优化后的背景值计算公式。为了克服初始值的影响,根据误差平方和最小,进一步优化了GM(1,1,k,k2)模型时间响应函数。最后,该优化后的GM(1,1,k,k2)模型被应用于软土地基沉降预测,获得了较好的模拟预测效果,说明模型是可行的。 相似文献
8.
针对医用高值耗材种类繁多、管理难度大的问题,为减少人力成本、提高医用高值耗材的智能化管理水平。本文提出了基于物联网的高值医用耗材智能屋的管理系统,介绍了智能屋的整体架构、系统功能、核心业务及流程设计,主要分为结构模块、RFID模块、数据库模块、控制系统模块四大模块,具体有用户管理、出入库管理、综合查询、预警管理四大业务,通过GM(1,1)模型对2022年全年高值医用耗材的月消耗量进行预测分析,并且检验得该预测模型的精度等级为一级,模型预测效果很好,能够为医院采购人员采购提供了一个参考,避免因过度的主观估计而造成的耗材浪费。该系统能够有效地提高医院对于高值医用耗材的管理水平,减少人力、物力和财力的消耗,为广大患者提供更加优质的医疗服务。本文所提的高值医用耗材智能屋管理系统解决了传统的高值医用耗材管理的诸多难题。 相似文献
9.
为研究同时考虑零售商竞争与第三方回收闭环供应链的定价决策及协调问题, 分别建立了集中与分散决策模式下的闭环供应链优化模型, 并提出了基于改进K-S法的协调机制。研究表明:在分散式闭环供应链决策下, 较之两零售商与第三方, 制造商总是可以获得最大的利润。两零售商在产品价格上竞争程度的增强不仅可以有效提高产品销量, 同时对废旧产品的回收也起到了很好地促进作用。闭环供应链成员企业间的合作策略能有效消除系统的“双重边际”效应, 且较之零售商及第三方回收商, 制造商的合作动力更强。 相似文献
10.
当初值不光滑时,时间分数阶齐次扩散方程数值方法的精度会下降.为了得到高阶时间收敛格式,提出加权移位的Grünwald-Letnikov的修正格式,运用Lubich的修正方法,得到非光滑时间分数阶齐次扩散方程的收敛阶仍为O(k2).最后,通过数值算例验证了数值计算结果与理论计算结果一致. 相似文献