说明:本章介绍两种非线性Kalman滤波器[15-17],一种是扩展Kalman滤波器(Extended Kalman Filter,简称EKF),其基本思想是利用泰勒展开,将非线性方程直接线性化。线性化后的系统模型和系统实际的非线性模型会有差别,非线性越强,差别就会越大。不过,EKF的优势也不容忽视,由...
说明:旋转森林最近热门的集成学习分类方法,可用于模式识别分类。当输入数据中存在非线性关系的时候,基于线性回归的模型就会失效,而基于树的算法则不受数据中非线性关系的影响,基于树的方法最大的一个困扰时为了避免过拟合而对树进行剪枝的难度,对于潜在数据中的噪声,大型的树倾向于受影响,导致低偏差(过度拟合)或高方差...
说明:应用背景长期以来,模型式的方法和认识性的方法之间的界限分得十分清楚。而偏最小二乘法则把它们有机的结合起来了,在一个算法下,可以同时实现回归建模(多元线性回归)、数据结构简化(主成分分析)以及两组变量之间的相关性分析(典型相关分析)。这是多元统计数据分析中的一个飞跃。关键技术作为一个多元线性回归方法,...
说明:Kalman Filter是一个高效的递归滤波器,它可以实现从一系列的噪声测量中,估计动态系统的状态。广泛应用于包含Radar、计算机视觉在内的等工程应用领域,在控制理论和控制系统工程中也是一个非常重要的课题。连同线性均方规划,卡尔曼滤波器可以用于解决LQG(Linear-quadratic-Gau...
说明:应用背景在电力系统的应急分析是用来发现在系统中的弱总线。通过寻找弱节点的预测,可以进行停电(线路中断或发电机停运)。有很多方法进行应急分析。性能指标法是应用最广泛的方法之一。与之和;关键技术编码是基于MATLAB。牛顿法潮流。IEEE总线系统。意外事故,性能指标。节点导纳。Simulink模型。 ;