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yucekongxzhi
- 一种改进的神经网络非线性预测控制 这方面的文章虽然不少，但写的好的没有几篇
CoverageandcapacitiesplansstudyofWCDMA
- 本文根据3GPP规范，对WCDMA的覆盖与容量规划进行了分析研究。WCDMA在接入技术上比2G有了很大改善，这也使相应的网络规划方法发生了改变。与以往2G网络规划的传统静态预测不同，设计好一个WCDMA网络关键在于如何平衡覆盖与容量的关系。 本文是按照网络规划步骤展开分析的。首先使用静态分析计算得到基站覆盖的大致距离，以确定区域的基站密度和分布，这是进行网络仿真预测的基础 然后分析单一业务时覆盖与容量的关系 最后使用MonetCarlo法仿真多业务混合时的覆盖与容量状况。文中针对仿真预
xindeDMC
- :针对时滞系统的特点和采用神经网络单值预测控制存在的不足,提出了多步超前预测与补偿的控制算 法,有效地增加了控制力度,改善了动态性能,并论述了增加的预测与补偿步数与稳定的关系 -With regards to the characteristics of time-delay system and the weakness of single predictive control, this pa- per puts forward a control scheme of multi
Intelligent-predictive-by--MATLAB
- 《智能预测控制及其MATLAB实现(第2版)》系统地论述了神经网络控制、模糊逻辑控制和模型预测控制的基本概念、工作原理、控制算法，以及利用MATLAB语言、MATLAB工具箱函数和Simulink对其实现的方法。该书取材先进实用，讲解深入浅出，各章均有相应的例题，并提供了大量用MATLAB/Simulink实现的仿真实例，便于读者掌握和巩固所学知识。-Intelligent predictive control and MATLAB (2nd edition) described the neu
wzrh
- (1)针对在线计算量大这一缺陷，将预测控制中的柔化输出信号的思想推广到柔化输入信号，使得约束条件被简化为仅对当前控制量的约束，可以直接计算得出；同时该方法避免了求逆矩阵，大大减小了计算量，并能够保证控制算法的可行性和良好的控制性能。 (2)针对传统算法中设计参数整定困难这一缺点，应用基于BP神经网络变参数设计的广义预测控制算法，实现了对控制量柔化参数的在线调整。 (3)利用带有遗忘因子的最小二乘法对系统辨识。本文通过仿真发现该方法对于Hénon混沌系统并不完全适用，可考虑利用其他优化系统
moxingyuce
- 基于神经网络算法的预测控制，对预测控制的学习有很大的用处。-Predictive control based on neural network algorithm, is very useful for the predictive control of learning.
flight-envelope-protection
- 飞行边界保护系统设计文献，包括神经网络，动态逆，预测控制-The literature about protection sysytem of UAV.Including neural network,Dynamic inverse and MPC.
BTP_Prediction_based_on_BPNN
- 该论文将神经网络应用到烧结终点的预测中，并结合主元分析、灰色理论等人工智能技术，建立了实用有效的预测模型。该方法成功应用于某钢铁企业280m2大型烧结机的在线控制。经过验证，该方法克服了人工判断的随机性，针对不同工况准确预报烧结终点，该预报值可用来指导生产或送控制计算机，为烧结终点智能控制提供操作依据。-In this paper,ANN technology is applied to build the practical and useful prediction model of B
ym250
- 计算十字叉丝的在不同距离的衍射图像,关于神经网络控制，使用matlab实现智能预测控制算法。- Calculation crosshairs diffraction image at different distances, On neural network control, Use matlab intelligent predictive control algorithm.
vu012
- 关于神经网络控制，未来线路预测,分析误差,有借鉴意义哦。- On neural network control, Future line prediction, error analysis, There are reference Oh.