Структурно-параметрическая идентификация нелинейных динамических процессов на основе алгоритмов глобальной и локальной оптимизации
Journal Title: Системні технології - Year 2016, Vol 1, Issue 4
Abstract
Предложена структурно-параметрической идентификации нелинейных динамических процессов, включающая процедуры генерирования структур, селекцию моделей и оптимизацию их параметров на основе алгоритмов глобальной и локальной оптимизации, что позволяет получить интеллектуальные прогнозирующие модели нелинейных динамических процессов повышенной точности.
Authors and Affiliations
А. М. Алексеев, С. М. Мацюк
Keywords
Related Articles
- EP ID EP430471
- DOI -
- Views 56
- Downloads 0
Системный подход к обеспечению надёжности сложных систем.
Рассмотрен системный подход к обеспечению надёжности. Приведены основные принципы современной методологии обеспечения надежности сложных систем на всех этапах жизненного цикла Показана перспективность использования метод...
SOFTWARE FOR CALCULATION OF PARAMETERS OF EQUIVALENT ELECTRIC SCHEME OF PHOTOVOLTAIC CELLS
The elements of the structure and user interface of a specialized application for processing experimental data and calculating the parameters of photovoltaic solar cells, based on the concept of using different software...
ЗАДАЧА РОЗПОДІЛУ ІНВЕСТИЦІЙ В УМОВАХ СТАТИСТИЧНОЇ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ
Здійснено моделювання впливу статистичної невизначеності на оптимальний розв’язок задачі розподілу інвестицій. Показано, що у цьому випадку можливі декілька варіантів планів, які для конкретних реалізацій випадкових пара...
KINEMATICS PROBLEMS OF INDUSTRIAL ROBOTS’ GRIPPERS INTERACTION WITH OBJECTS OF MANIPULATION
The heuristic algorithm of kinematics problems sequence solving, that suitable for automated searching of proposed before geometrically-forces and trajectory-dynamics parameters of industrial robots' grippers in-teractio...
LINGUISTIC MODELING FOR TIME SERIES ANALYSIS
This article is describing the new approach for time series analysis by using intervalisation and next pattern recognition. The new sources of time series are overviewed, quick insights on ideas which linguistic modeling...