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基于DFNN的金融股指预测及金融非线性系统辨识研究 被引量:4
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作者 孙彬 李铁克 张文学 《中国管理信息化》 2009年第21期89-92,共4页
针对证券市场内部结构的复杂性、外部因素的多变性,本文采用动态模糊神经网络(DFNN)进行金融股指预测。DFNN能够实现在线学习,并且参数估计与结构辨识同时进行;同时采用误差下降率(ERR)修剪技术,保证网络拓扑结构不会持续增长,避免了过... 针对证券市场内部结构的复杂性、外部因素的多变性,本文采用动态模糊神经网络(DFNN)进行金融股指预测。DFNN能够实现在线学习,并且参数估计与结构辨识同时进行;同时采用误差下降率(ERR)修剪技术,保证网络拓扑结构不会持续增长,避免了过拟合及过训练现象,确保了DFNN的泛化能力。本文以上证指数为例,通过与同样以高斯函数作为传递函数的RBF算法预测结果的比较和分析,表明DFNN预测上证指数的偏差较小,预测的方向准确性较高。通过DFNN模型提取的模糊规则对金融系统运行模式进行分析,为研究金融非线性系统辨识提供了启发性思路。 展开更多
关键词 股票指数预测 TSK模糊系统 DFNN err修剪技术:非线性系统辨识
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补偿法在设计电学实验中的应用 被引量:1
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作者 张敏锐 《南京晓庄学院学报》 2009年第6期118-121,共4页
补偿法是精确测量电压的一种测量方法.文章将补偿法应用于测量电阻和电流中,通过采用传统的测量方法与补偿法两种方法进行比较,表明补偿法在这些电学测量中具有结果更准确的优势.
关键词 补偿法 伏安法 系统误差
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RP/RT集成制造系统的精度控制
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作者 原红玲 王宝铭 +1 位作者 任爱梅 王雷刚 《机械设计与制造》 北大核心 2005年第4期49-51,共3页
在RP/RT集成制造系统中,每一个环节都存在误差。我们把整个系统的制造误差链作为一个闭环系统来考虑,在控制每一环节的误差的基础上,引入BP神经网络,得出使RP/RT集成制造系统产生标准输出的最佳控制输入。以这个最佳控制输入作为输入加... 在RP/RT集成制造系统中,每一个环节都存在误差。我们把整个系统的制造误差链作为一个闭环系统来考虑,在控制每一环节的误差的基础上,引入BP神经网络,得出使RP/RT集成制造系统产生标准输出的最佳控制输入。以这个最佳控制输入作为输入加工系统的三维CAD的尺寸数据,即可控制最终的加工误差,得到近乎理想的加工结果。 展开更多
关键词 RP/RT集成制造系统 加工精度 误差控制 BP神经网络
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基于子系统的非线性时变系统辨识方法 被引量:2
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作者 陈腾飞 何欢 +1 位作者 何成 陈国平 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期865-872,1019,共9页
针对非线性时变系统提出一种基于子系统的辨识方法,用于时变多自由度(multiple degree-of-freedom,简称MDOF)系统中非线性的定位和估计,并且无需关于系统的先验知识。所提出的新方法提供一个连续时间模型,MDOF系统按照自由度被分解为不... 针对非线性时变系统提出一种基于子系统的辨识方法,用于时变多自由度(multiple degree-of-freedom,简称MDOF)系统中非线性的定位和估计,并且无需关于系统的先验知识。所提出的新方法提供一个连续时间模型,MDOF系统按照自由度被分解为不同的子系统。设计正交化算法和误差减小率(error reduction ratio,简称ERR),可以确定子系统中质量和自由度之间的线性及非线性连接的所有信息。在辨识过程中,时变参数的时间表达式可以由新方法准确给出。用一个3自由度(degree-of-freedom,简称DOF)集中质量系统和一个机械臂结构的辨识过程为例,对所提出的方法进行验证。由于简单性及高效性,此方法将在实际工程中取得广泛的应用。 展开更多
关键词 非线性时变系统 参数辨识 子系统 正交三角分解 误差减小率计算
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井水温差的选取对井水源热泵设计方案的影响 被引量:1
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作者 郭其峰 《制冷空调与电力机械》 2008年第2期45-46,70,共3页
井水源热泵空调系统是从井水中提取热能或冷能,井水供回温差的选取对水井实施方案影响很大。本文通过井水供回温差的变化,计算能量提取部分的能效比,从而为水源热泵系统水井实施方案设计提供最佳选择。
关键词 水源热泵空调系统 井水水量 井水温差 能效比
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