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Box-Jenkins模型阶次与参数同时估计的递推算法 被引量:5
1
作者 张端金 张文英 吴捷 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第2期157-160,共4页
研究了Box-Jenkins模型阶次与参数的同时估计问题。基于信息压缩阵的UD分解技术和广义增广最小二乘原理,提出Box-Jenkins模型阶次与参数同时估计的一种速推算法,减少了辨识计算量,改善数值稳定性,提高了辨识精度。仿真结果表明该算法的... 研究了Box-Jenkins模型阶次与参数的同时估计问题。基于信息压缩阵的UD分解技术和广义增广最小二乘原理,提出Box-Jenkins模型阶次与参数同时估计的一种速推算法,减少了辨识计算量,改善数值稳定性,提高了辨识精度。仿真结果表明该算法的有效性。 展开更多
关键词 系统辨识 box-jenkins模型 阶次估计 参数估计 递推算法 数学模型 信息压缩阵
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基于Box-Jenkins模型的迭代辨识与控制器设计方法研究 被引量:1
2
作者 杨聪巧 杨剑锋 《常州工学院学报》 2010年第6期35-40,77,共7页
针对存在有色噪声干扰的Box-Jenkins系统,采用数学优化的方法,提出了该模型的新型迭代辨识方法。与递推广义增广最小二乘算法相比,论文提出的迭代算法反复利用了系统的所有可测数据信息,因而具有更高的参数估计精度和更快的收敛速度。... 针对存在有色噪声干扰的Box-Jenkins系统,采用数学优化的方法,提出了该模型的新型迭代辨识方法。与递推广义增广最小二乘算法相比,论文提出的迭代算法反复利用了系统的所有可测数据信息,因而具有更高的参数估计精度和更快的收敛速度。最后分析了Box-Jenkins模型的低阶迭代控制器设计步骤及方法,通过仿真说明该迭代算法的有效性。 展开更多
关键词 迭代辨识 参数估计 box-jenkins模型 低阶迭代控制器
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一种板球系统的Box-Jenkins模型辨识研究
3
作者 夏泽雨 崔世钢 耿立辉 《天津职业技术师范大学学报》 2016年第1期1-5,共5页
板球系统是一种典型的非线性多变量系统,是先进控制理论、系统辨识和状态估计等方法的典型验证平台,其主要功能是让小球在平板上按照期望的轨迹运行。由于机器老化,先前的机理模型已不能表示板球系统的动态特性。为保证控制精度,为板球... 板球系统是一种典型的非线性多变量系统,是先进控制理论、系统辨识和状态估计等方法的典型验证平台,其主要功能是让小球在平板上按照期望的轨迹运行。由于机器老化,先前的机理模型已不能表示板球系统的动态特性。为保证控制精度,为板球系统后期先进控制器的设计提供模型依据,本文将已有的关于离散系统的BoxJenkins模型辨识技术,推广应用到连续时间板球系统的模型中,利用参考输入信号的方法设计出持续激励作为输入信号,采用辅助变量法和最小二乘法来分别辨识板球系统模型和噪声模型,利用双线性变换得出板球系统的连续时间Box-Jenkins模型,通过数值仿真实例,验证了这种方法的有效性。 展开更多
关键词 板球系统 box-jenkins模型 辅助变量法 最小二乘法
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太阳日总辐射量的Box-Jenkins模型 被引量:9
4
作者 王敏 丁明 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期386-390,共5页
基于天文辐射和日照率数据,采用系统辨识的方法建立了模拟太阳日总辐射量的BJ(Box-Jenkins)模型。该模型与传统的ngstrm的日总辐射量的计算公式相比,模拟和预测效果更好。
关键词 太阳日总辐射量 Box—Jenkins模型 模拟
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辨识Box-Jenkins模型参数的递推广义增广最小二乘法 被引量:20
5
作者 丁锋 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 1990年第6期53-56,63,共5页
本文提出一种递推广义增广最小二乘辨识算法(RGELS)。该算法推广了递推增广最小二乘法(RELS),可用于一般模型(BOX-Jenkins模型)的参数辨识。数字仿真例子表明了算法的有效性。
关键词 参数辨识 最小二乘法 模型
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Box-Jenkins模型在出生人口数短期预测中的应用 被引量:1
6
作者 刘健 黄镇南 孙振球 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 1992年第3期44-46,共3页
引言有关人口预测的研究已日渐受到人们的重视,其方法大多是从宏观的角度进行总体性、长期性的预测,这无疑对决策机构制订人口政策、控制人口增长是非常重要的。本文用Box-Jenkins模型对出生人口进行快速短期预测,可以看到这种方法对区... 引言有关人口预测的研究已日渐受到人们的重视,其方法大多是从宏观的角度进行总体性、长期性的预测,这无疑对决策机构制订人口政策、控制人口增长是非常重要的。本文用Box-Jenkins模型对出生人口进行快速短期预测,可以看到这种方法对区域性计划生育工作、卫生保健部门制订相应措施有重要指导意义。 展开更多
关键词 B-J模型 出生人口 预测
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Box-Jenkins模型偏差补偿方法与其他辨识方法的比较 被引量:13
7
作者 杨慧中 张勇 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期215-222,共8页
对于存在相关噪声干扰的Box—Jenkins系统,本文借助于偏差补偿原理,推导了一个偏差补偿最小二乘(BCLS)辨识方法;理论分析说明BCLS方法能够给出系统模型参数的无偏估计,并将提出的方法与递推增广最小二乘算法和递推广义增广最小二乘算法... 对于存在相关噪声干扰的Box—Jenkins系统,本文借助于偏差补偿原理,推导了一个偏差补偿最小二乘(BCLS)辨识方法;理论分析说明BCLS方法能够给出系统模型参数的无偏估计,并将提出的方法与递推增广最小二乘算法和递推广义增广最小二乘算法进行了比较研究;用仿真试验分析了这些算法的各自特点和适用范围。 展开更多
关键词 Box—Jenkins模型 最小二乘 参数估计 辨识 偏差补偿
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基于系统辨识的地表太阳辐射Box-Jenkins模型的建立 被引量:4
8
作者 王敏 丁明 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期321-326,共6页
利用天文辐射作为输入数据,采用系统辨识的方法得到地表太阳辐射的BJ(Box-Jenkins)模型,并通过残差分析和零极点检验。该方法可用于预测5~15min时间间隔的地表太阳辐射,为太阳能电站的功率输出预测提供太阳能辐射数据。
关键词 地表太阳能辐射 系统辨识 Box—Jenkins模型 残差 极点和零点
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应用Box-JenkinS模型系统预测临床血小板用量的研究 被引量:1
9
作者 杨蕾 薛茜 +1 位作者 王岩 邹艳艳 《数理医药学杂志》 2011年第1期10-11,共2页
目的:预测乌鲁木齐市2010年临床血小板用量。方法:应用时间序列的ARIMA模型对2005年至2009年的单采血小板月用量数据建模,预测2010年前3个月单采血小板用量。结果:建立的单采血小板预测模型为:(1+0.412B)(1-B)Yt=(1-0.949B)at,平均预测... 目的:预测乌鲁木齐市2010年临床血小板用量。方法:应用时间序列的ARIMA模型对2005年至2009年的单采血小板月用量数据建模,预测2010年前3个月单采血小板用量。结果:建立的单采血小板预测模型为:(1+0.412B)(1-B)Yt=(1-0.949B)at,平均预测相对误差为1.78。结论:时间序列的ARIMA模型可较好的分析单采血小板临床用量的变化趋势,有较强的预测能力。 展开更多
关键词 血小板 ARIMA模型 预测
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肾综合征出血热Box-Jenkins模型研究 被引量:9
10
作者 翁寿清 邵守坤 +2 位作者 徐校平 周卫群 阮玉华 《中国媒介生物学及控制杂志》 CAS CSCD 1998年第4期246-249,共4页
目的:建立肾综合征出血热(HFRS)Box-Jenkins模型。方法:用游程检验对发病序列进行随机性检验。结果:提示HFRS疫苗应在高危人群和高发地区人群中接种;用Box-Jenkins模型对建德市HFRS发病作实验... 目的:建立肾综合征出血热(HFRS)Box-Jenkins模型。方法:用游程检验对发病序列进行随机性检验。结果:提示HFRS疫苗应在高危人群和高发地区人群中接种;用Box-Jenkins模型对建德市HFRS发病作实验预测研究,结果准确。结论:该模型适合于实际预测,不失为疾病预测中快速。 展开更多
关键词 肾综合征出血热 疫苗 模型 疾病预测
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基于奇异值分解的Box-Jenkins模型参数估计算法
11
作者 郭建军 张端金 张中华 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 2008年第3期39-42,共4页
基于奇异值分解和递推广义增广最小二乘原理,提出了Box-Jenkins模型参数估计的一种递推算法.常规的递推广义增广最小二乘算法对舍入误差较为敏感,会导致协方差矩阵失去正定性和对称性,产生病态条件问题,引起数值不稳定现象.为了改善参... 基于奇异值分解和递推广义增广最小二乘原理,提出了Box-Jenkins模型参数估计的一种递推算法.常规的递推广义增广最小二乘算法对舍入误差较为敏感,会导致协方差矩阵失去正定性和对称性,产生病态条件问题,引起数值不稳定现象.为了改善参数估计的性能,利用协方差矩阵的奇异值分解技术,推导出Box-Jenkins模型估计算法.该算法辨识精度高,收敛速度快,数值稳定性好.仿真表明,随着噪信比的增大,新算法仍然具有良好的性能. 展开更多
关键词 参数估计 奇并值分解 递推广义增广最小二乘法 Box—Jenkins模型
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滤波辨识(10):多变量Box-Jenkins系统的滤波辅助模型递阶广义增广参数辨识 被引量:5
12
作者 丁锋 万立娟 +2 位作者 栾小丽 徐玲 刘喜梅 《青岛科技大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第1期1-14,共14页
针对多变量Box-Jenkins模型,即多变量输出误差自回归滑动平均(M-OEARMA)系统,利用滤波辨识理念和辅助模型辨识思想,研究和提出了滤波辅助模型递阶广义增广随机梯度辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广随机梯度辨识方法、滤波辅助... 针对多变量Box-Jenkins模型,即多变量输出误差自回归滑动平均(M-OEARMA)系统,利用滤波辨识理念和辅助模型辨识思想,研究和提出了滤波辅助模型递阶广义增广随机梯度辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广随机梯度辨识方法、滤波辅助模型递阶广义增广递推梯度辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广递推梯度辨识方法、滤波辅助模型递阶广义增广最小二乘辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广最小二乘辨识方法。这些滤波辅助模型递阶广义增广辨识方法可以推广到其他有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随机系统中。 展开更多
关键词 参数估计 递推辨识 辅助模型辨识 多新息辨识 递阶辨识 滤波辨识 最小二乘 多变量系统
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基于Box-Jenkins建模法的就业增长率预测模型 被引量:1
13
作者 肖冬荣 傅坤 +1 位作者 葛春林 谢毓俊 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2008年第3期77-79,共3页
几十年来困扰发展中国家经济的一个重要问题就是人力资源的利用不充分问题,直接反映出来的就是就业的问题。就业率是反映就业程度的直观数据,是反映社会和经济发展的一个重要变量,对其进行有效预测可以更好的帮助政府进行宏观控制和微... 几十年来困扰发展中国家经济的一个重要问题就是人力资源的利用不充分问题,直接反映出来的就是就业的问题。就业率是反映就业程度的直观数据,是反映社会和经济发展的一个重要变量,对其进行有效预测可以更好的帮助政府进行宏观控制和微观管理。鉴于经济发展和就业二者关系密切,文章采用Box-Jenkins建模法,将其应用于中国就业增长率变化的预测,以期为经济发展提供有益借鉴。 展开更多
关键词 box-jenkins模型 就业率 ADF检验
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主观症状动物模型研发的思考 被引量:1
14
作者 潘志强 《南京中医药大学学报》 北大核心 2025年第1期19-25,共7页
主观症状的发生机制及新药研发有赖于实验动物模型。纵观目前常见的主观症状动物模型,以疼痛、失眠、瘙痒、眼干等主观症状动物模型较为成熟且稳定,为新药研发做出突出贡献。然而,眩晕、烦躁、胸闷、痞满、腰酸、肢体麻木等主观症状动... 主观症状的发生机制及新药研发有赖于实验动物模型。纵观目前常见的主观症状动物模型,以疼痛、失眠、瘙痒、眼干等主观症状动物模型较为成熟且稳定,为新药研发做出突出贡献。然而,眩晕、烦躁、胸闷、痞满、腰酸、肢体麻木等主观症状动物模型未见报道。基于此,简要概述了部分主观症状动物模型制备现状,并提出主观症状动物模型制备方法及评价指标的建议,以加大该领域的探索力度。 展开更多
关键词 主观症状 疾病模型 证候模型 动物模型 疼痛 失眠 瘙痒 眼干
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融合知识图谱和大模型的高校科研管理问答系统设计 被引量:1
15
作者 王永 秦嘉俊 +1 位作者 黄有锐 邓江洲 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第1期107-117,共11页
科研管理是高校管理中的重要组成部分,但现有的科研管理系统难以满足用户的个性化需求。以高校科研管理向智能化转型为需求导向,将知识图谱、传统模型和大语言模型相结合,共同构建新一代高校科研管理问答系统。采集科研知识用于构建科... 科研管理是高校管理中的重要组成部分,但现有的科研管理系统难以满足用户的个性化需求。以高校科研管理向智能化转型为需求导向,将知识图谱、传统模型和大语言模型相结合,共同构建新一代高校科研管理问答系统。采集科研知识用于构建科研知识图谱。利用同时进行意图分类和实体提取的多任务模型进行语义解析。借助解析结果来生成查询语句,并从知识图谱中检索信息来回复常规问题。将大语言模型与知识图谱相结合,以辅助处理开放性问题。在意图和实体具有关联的数据集上的实验结果表明,采用的多任务模型在意图分类和实体识别任务上的F1值分别为0.958和0.937,优于其他对比模型和单任务模型。Cypher生成测试表明了自定义Prompt在激发大语言模型涌现能力方面的成效,利用大语言模型实现文本生成Cypher的准确率达到85.8%,有效处理了基于知识图谱的开放性问题。采用知识图谱、传统模型和大语言模型搭建的问答系统的准确性为0.935,很好地满足了智能问答的需求。 展开更多
关键词 知识图谱 多任务模型 意图分类 命名实体识别 大语言模型
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阿舍勒矿集区VMS型矿床深部勘查模型研究
16
作者 邓震 孟贵祥 +5 位作者 祁光 汤贺军 薛融晖 秦纪华 吴晓贵 王晓娟 《地质学报》 北大核心 2025年第3期1046-1060,共15页
阿舍勒是我国西北典型的VMS型铜锌多金属矿床,随矿床勘查开发持续深入,矿床成矿模式和勘查模型得到不断完善,并在指导矿床深边部找矿勘查的过程中起到了积极作用。本文通过回顾阿舍勒矿(集)区勘查(找矿预测)模型从共性到个性、由浅至深... 阿舍勒是我国西北典型的VMS型铜锌多金属矿床,随矿床勘查开发持续深入,矿床成矿模式和勘查模型得到不断完善,并在指导矿床深边部找矿勘查的过程中起到了积极作用。本文通过回顾阿舍勒矿(集)区勘查(找矿预测)模型从共性到个性、由浅至深、从简单到综合的勘查过程,对基于不同尺度矿床(体)结构模型建立的有效地质勘查模型进行了梳理,提出基于矿集区尺度研究的“裂隙簇式多通道火山喷发带”地质勘查结构模型,并从“就矿找矿”综合勘查思路和“多元”综合勘查思路两方面出发,对阿舍勒矿集区VMS型铜多金属矿床深部综合勘查模型进行探讨。 展开更多
关键词 阿舍勒矿集区 VMS矿床 矿床模型 结构模型 深部勘查模型
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基于匹配的模型卸载边缘联邦学习方法
17
作者 顾永跟 张吕基 +1 位作者 吴小红 陶杰 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第1期139-148,共10页
针对边缘计算环境下联邦学习中因资源异质性导致的“滞后者”效应等问题,提出基于匹配的模型卸载边缘联邦学习方法(Fed-MBMO)。该方法通过收集边缘设备的性能分析结果,将设备分别划分为强、弱客户端,考虑了模型训练的四个阶段时间占比,... 针对边缘计算环境下联邦学习中因资源异质性导致的“滞后者”效应等问题,提出基于匹配的模型卸载边缘联邦学习方法(Fed-MBMO)。该方法通过收集边缘设备的性能分析结果,将设备分别划分为强、弱客户端,考虑了模型训练的四个阶段时间占比,弱客户端通过冻结部分模型以节省在特征层上反向传播的时间,并将模型卸载至“强客户端”进行额外的训练,最后将强客户端模型的特征层与弱客户端的全连接层进行模型重构。为提高模型卸载效率,综合考虑模型特征层的相似度与任务完成时间构建了卸载成本矩阵,并将问题转换为迭代求解基于二部图的最优匹配问题,提出基于Kuhn-Munkres(KM)的模型卸载算法并进一步分析了Fed-MBMO算法的时间复杂度。实验结果表明,在资源与数据极端异质的情况下,该方法能够加速模型收敛,模型训练时间与FedAvg、FedUE和Aergia相比分别平均减少46.65%、12.66%、38.07%。实验结果证明了所提的Fed-MBMO算法能够有效解决“滞后者”效应问题并显著提高联邦学习效率。 展开更多
关键词 联邦学习 滞后者效应 模型卸载 强弱匹配 资源异质性 模型重构 边缘计算
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高校技术转移预测模型构建及归因分析——以区块链技术为例 被引量:1
18
作者 张更平 王薇 +2 位作者 陈红艺 卢珊 慎金花 《图书馆杂志》 北大核心 2025年第1期61-73,共13页
文章构建了高校专利转移预测模型,探索了影响预测效果的特征变量,以提升我国高校专利转化率,实现无形资产的产业价值。在清洗及标准化相关字段后,分别运用LDA、SBERT、SBERT-LDA模型提取专利技术主题,对比了不同主题提取模型的预测结果... 文章构建了高校专利转移预测模型,探索了影响预测效果的特征变量,以提升我国高校专利转化率,实现无形资产的产业价值。在清洗及标准化相关字段后,分别运用LDA、SBERT、SBERT-LDA模型提取专利技术主题,对比了不同主题提取模型的预测结果,以准确率、精确度、召回率及F1值评估了6种常用分类算法的效果,并以区块链技术领域所涉专利数据开展实证分析。实验结果表明,在区块链技术领域,采用SBERT-LDA方法提取专利技术主题后的随机森林算法展现出更优的预测性能。在此基础上,进一步运用SHAP解释框架分析了影响模型预测的特征变量,并解读了其作用机理。研究发现,特征变量对预测效果的作用可分为二分类、正相关、负相关以及随机波动型4类。 展开更多
关键词 高校 专利转移 预测模型 机器学习 随机森林算法 SHAP
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基于深度学习贝叶斯模型平均代理的油藏自动历史拟合研究
19
作者 张凯 陈旭 +3 位作者 刘丕养 张金鼎 张黎明 姚军 《钻采工艺》 北大核心 2025年第1期147-156,共10页
油藏自动历史拟合过程中,需要频繁调用数值模拟器进行正向计算,导致计算时间长、资源消耗大。基于深度学习的油藏数值模拟代理模型提供了一种快速计算油水井生产动态的替代方案。然而,单一神经网络产量预测代理模型在特征提取和学习能... 油藏自动历史拟合过程中,需要频繁调用数值模拟器进行正向计算,导致计算时间长、资源消耗大。基于深度学习的油藏数值模拟代理模型提供了一种快速计算油水井生产动态的替代方案。然而,单一神经网络产量预测代理模型在特征提取和学习能力方面存在局限性。基于空间特征构建的代理模型侧重于学习油藏渗流的空间特性,但忽视了时间维度;基于时空特征构建的模型虽然擅长捕捉时间序列特征,却在空间特征学习方面不足。为此,文章提出了一种基于深度学习的贝叶斯模型平均代理方法,利用贝叶斯模型平均方法对两种深度学习代理模型进行集成,结合二者优势,增强代理模型对油藏特征的多维度学习能力,从而提高预测精度。该方法进一步结合多重数据同化集合平滑器,应用于实际油藏历史拟合中。实验结果表明,基于深度学习贝叶斯模型平均代理的历史拟合方法能够在保证高效计算的同时,准确拟合油藏实际生产动态,为快速、精确的历史拟合提供了一种创新解决方案。 展开更多
关键词 深度学习 历史拟合 产量预测 贝叶斯模型平均方法 集成代理模型
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考虑局部胶结破损热力学行为的结构性黄土二元介质本构模型
20
作者 王番 郅彬 +4 位作者 刘恩龙 王小婵 邓博团 李金华 张辉 《岩土力学》 北大核心 2025年第1期97-109,共13页
建立考虑局部胶结破损机制的本构模型是黄土力学核心任务之一,是解决黄土工程稳定性分析/评价的关键理论基础。基于热力学方法和岩土破损力学,建立了一个宏-细观热力学本构模型,它能够定量描述局部胶结破损的热力学行为及细观尺度应力-... 建立考虑局部胶结破损机制的本构模型是黄土力学核心任务之一,是解决黄土工程稳定性分析/评价的关键理论基础。基于热力学方法和岩土破损力学,建立了一个宏-细观热力学本构模型,它能够定量描述局部胶结破损的热力学行为及细观尺度应力-应变非均匀分布特征,提高了模型对变形的预测精度,其在数学形式上同剑桥模型类似。首先,通过热力学能量守恒定律,确定结构性黄土压缩变形过程中的结构破损功数学表达式,并发现结构性黄土局部损伤耗散的热力学行为主要来源:(1)破损集合体与未破损集合体之间的相互摩擦作用;(2)未破损集合体向破损集合体转换时,部分细观结构破损的不可逆热力学行为。基于此认识,建立了考虑胶结破损热力学行为的宏-细观本构模型框架,并通过分析结构性黄土变形机制(摩擦+胶结+破损共同作用),确定其自由能、耗散能和破损耗散能表达式;推导了一个考虑体积破损和剪切破损演化规律的损伤屈服函数及本构关系。通过所建立本构关系对已有试验数据进行预测,验证其合理性。 展开更多
关键词 结构性黄土 本构模型 局部破损 热力学 二元介质模型
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