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回归模型中的变量变换及其应用 总被引：4，自引：0，他引：4
按回归模型的数学形式,可以把回归模型划分为线性模型和非线性模型。而对于非线性模型,函数形式的确定是一大难题。以往的方法是假定某一初等函数去拟合样本数据,然后用线性化代换或Newton迭代法去估计模型参数。这种全凭经验和视力来判断属于何种函数类型的方法,本身就存在一定的误差;当然采用带有很大近似性的设定函数所建的模型也就必然存 相似文献
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提出了一种非线性预测控制的新方法.首先基于线性微分包含理论,利用泰勒级数对系统进行线性化,通过对偏导数取最大和最小的方法构造多面体描述的线性时变系统包裹原非线性系统,然后对于多面体描述的线性不确定系统,采用多参数规划的方法建立显示模型预测控制系统.对该方法进行了仿真计算,仿真结果表明采用这种方法可以更好的描述非线性系统... 相似文献
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利用西方经济学的厂商理论和计量经济学的知识探讨了如何对短期生产函数进行有效的估计。以短期生产函数具备的理论特征为标准，分别观察线性估计与非线性估计二者对这些特征的拟合程度，从而优化短期生产函数的估计形式。最后给出了具体的短期生产函数的线性化估计方法，以及专业统计软件的具体实现方式。 相似文献
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在应用数学、力学及物理学中极为重要的一阶、二阶变系数线性微分方程只有在特殊情况下才能够求出用初等函数表示的解,本文探讨这类方程当自由项为分段函数时求满足初始条件连续解的方法,并得出用分段函数表示的连续解公式。 相似文献
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《科技通报》2017,(8)
概率密度函数对系统的随机性能有更为全面的描述,因此文中将连续随机变量非线性函数的概率密度函数作为研究对象,提出一种引入辅助随机变量求解非线性密度函数的方法。首先,针对随机变量的密度函数,利用概率密度演化方法,通过引入时间变量使问题转换为关于联合概率密度的偏微分方程,获取边缘密度得到函数的解析解,而对于部分密度函数的广义函数,则需引入辅助随机变量对函数进行数值积分后通过傅里叶变换获取概率密度;其次,对于非线性系统的概率密度函数,提出基于非线性系统的状态变量子空间法,在任意一子空间上对FPK方程进行积分获取低维的FPK方程,通过等效线性化处理达到表述非线性概率密度函数的目的。实验证明,通过对非线性概率密度函数的有效研究可为非线性系统控制提供可靠的理论基础。 相似文献
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扩展卡尔曼滤波利用泰勒展开实现非线性模型的局部线性化,扩展了卡尔曼滤波在非线性系统中的应用。将其分别应用于一维非线性系统和二维非线性系统中,通过MATLAB仿真得到其滤波结果及误差,结果表明扩展卡尔曼滤波具有良好的滤波性能和跟踪精度。 相似文献
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伴随风电穿透功率迅速增加,为有效维护电网稳定,以恒频双馈风电机组为研究对象,提出基于非线性控制的低电压穿越控制改进方法。在电网电压下降条件下,采用空间矢量法从定子与转子两个角度分析双馈风电机组暂态过程,建立风电机组动态数学模型。运用数学模型先描述定子与转子磁链直流分量参数大小,再表述定子与转子漏感参数大小。基于上述动态数学模型,采用反馈线性化非线性控制思想,提出低电压穿越控制改进方法。控制目标确定输出函数,构成输入输出系统,利用状态反馈线性化思想及坐标变换方式使非线性系统变换为线性系统,通过线性最优控制策略完成穿越控制过程。仿真实验证明,利用文中方法提高了低电压穿越控制能力。 相似文献
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基于神经网络的回归分析 总被引：1，自引：0，他引：1
引言回归分析是确定变量与变量之间相互关系的一种定量分析方法,依据因变量与自变量之间的函数关系是线性的还是非线性的,一般被分为线性回归和非线性回归。在线性回归和可转化为线性的非线性回归中,传统的参数估计方法是基于高斯—马尔可夫定理的最小二乘法(Least Squares,简记LS法);在非线性回归分析中 相似文献
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以往确定Wang-Li模型参数使用线性回归方法,所求得的模型参数不是精确值。以拟合误差平方和为目标函数,建立了模型参数拟合模型,使用非线性最小二乘法求解约束优化问题,所得到的模型参数是精确值。 相似文献
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文章认为相空间局域线性回归法是电力系统短期负荷预测混沌预测法中广泛使用的方法,在用线性最小二乘法估计局部线性化模型的参数时,往往由于病态的数据矩阵导致估计值对噪声过于敏感而变得不可信.针对这种情况应用最小均方误差准则和最陡下降原理提出了一种基于自适应滤波电力系统短期负荷预测算法,避免了病态矩阵的影响.实验结果表明该算法预测结果稳定、可靠. 相似文献
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介绍了电力系统非线性控制的方法及其特点,并对直接反馈线性化方法、微分几何法、Lyapunov直接法、Hamilton函数方法、逆系统方法等主要方法在电力系统中的应用进行了阐述,指出了目前电力系统非线性控制存在的问题,并展望今后的研究方向。 相似文献
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回归系数一类线性估计的小样本性质 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了线性模型中回归系数的一类线性估计.在均方误差矩阵(MSEM)准则和Pitman Closeness(PC)准则下,研究了这类线性估计相对于最小二乘(LS)估计的优良性.最后,讨论了当设计阵为非列满秩时,回归系数的可估函数的一类线性估计的优良性. 相似文献
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针对后非线性盲源分离中非线性参数估计中存在的问题,提出一种基于改进的自适应遗传算法的后非线性盲源分离方法.该方法给出一种新的适应度函数,利用适应度函数值反馈调节交叉概率和变异概率的选取,并将优先进化策略和模拟退火机制引入遗传算法中,再通过线性分离算法得到分离矩阵.仿真验证表明,该方法较传统方法具有更快的收敛速度和较高的分离精度. 相似文献
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对分段线性Hammerstein系统,讨论了一种样条逼近重构中间输入的信号还原和处理辨识方法。采用三阶B样条近似逼近H模型的非线性输出,线性部分的参数以及样条近似的系数用最小二乘法辨识得到,再结合样条近似结果,利用重构后的多项式回归估计出非线性部分的参数。数字仿真结果表明了该方法的有效性和实用性。 相似文献