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基于小波和多维泰勒网动力学模型的金融时间序列预测

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系统工程理论与实践 2013年第10期33卷 2654-2662页

作者：周博严洪森东南大学自动化学院南京210096 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室南京210096

提出建立多维泰勒网动力学模型及参数辨识方法,和基于小波多维泰勒网模型的金融时间序列预测方法.利用Mallat算法将金融时间序列分解成一个低频信号和若干个高频信号;对不同频率的时间序列建立多维泰勒网动力学模型;通过共轭梯度法训练... 详细信息

提出建立多维泰勒网动力学模型及参数辨识方法,和基于小波多维泰勒网模型的金融时间序列预测方法.利用Mallat算法将金融时间序列分解成一个低频信号和若干个高频信号;对不同频率的时间序列建立多维泰勒网动力学模型;通过共轭梯度法训练模型参数,并进行预测;将各模型的预测结果进行叠加,得到原始序列的预测值.实验结果表明,这种金融时间序列预测方法具有较高的预测精度和预测方向正确率.

关键词：小波分解多维泰勒网动力学模型时间序列预测

基于最优结构多维泰勒网的含噪声非线性时变系统辨识

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东南大学学报（自然科学版） 2017年第6期47卷 1086-1093页

作者：张超严洪森东南大学自动化学院南京210096 河南工学院计算机科学与技术系新乡453003 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室南京210096

针对具有噪声干扰的非线性时变系统建模时存在的困难,建立了一种具有最优结构和最佳泛化能力的多维泰勒网模型,以实现对该系统的辨识.首先,为了能够快速反映系统输入/输出的变化,以多维泰勒网的连接权系数作为时变参数,并由带可变遗忘... 详细信息

针对具有噪声干扰的非线性时变系统建模时存在的困难,建立了一种具有最优结构和最佳泛化能力的多维泰勒网模型,以实现对该系统的辨识.首先,为了能够快速反映系统输入/输出的变化,以多维泰勒网的连接权系数作为时变参数,并由带可变遗忘因子的递推最小二乘算法对其进行训练,进而讨论了辨识方案的稳定性.然后,为了避免维数灾难并满足实时性要求,给出了选择多维泰勒网有效回归项的改进权衰减法,以使多维泰勒网同时具有最小结构和最佳的泛化能力.最后,通过算例说明基于最优结构的多维泰勒网在含噪声非线性时变系统辨识问题中应用的方法,算例结果验证了该方法的有效性.

关键词：辨识非线性时变系统多维泰勒网噪声干扰剪枝算法

具有噪声干扰的非线性时变系统多维泰勒网辨识和控制

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控制理论与应用 2020年第1期37卷 107-117页

作者：张超孙启鸣河南工学院电气工程与自动化学院河南新乡453003 南京林业大学信息科学技术学院江苏南京210037

针对含噪声不确定非线性时变系统,提出一种基于多维泰勒网(MTN)稳定的自适应控制方案,其中3个MTN分别被用来实现非线性滤波、系统辨识与自适应控制.首先,MTN滤波器(MTNF)用来消除测量噪声,以得到无随机干扰的模型输出.然后,MTN辨识器(MT... 详细信息

针对含噪声不确定非线性时变系统,提出一种基于多维泰勒网(MTN)稳定的自适应控制方案,其中3个MTN分别被用来实现非线性滤波、系统辨识与自适应控制.首先,MTN滤波器(MTNF)用来消除测量噪声,以得到无随机干扰的模型输出.然后,MTN辨识器(MTNI)用来表示系统动态映射且比传统神经网络泛化能力更强.而后,MTN控制器(MTNC)用来实现系统精确跟踪控制,其中时变被控对象由MTNI辨识并将其动力学特性信息实时提供给MTNC使其"光滑"自适应.此外,利用改进的灵敏度计算方法来剪除MTNI和MTNC的冗余输入和冗余中间层回归项.最后,证明基于MTN的闭环系统稳定性,并给出最优学习率以期实现快速学习.仿真结果表明,该方法具有精确的辨识能力、良好的跟踪性能和较强的抗干扰能力,可实现含有不确定性、随机因素和时变特性的非线性系统自适应实时控制.

关键词：多维泰勒网非线性时变系统噪声干扰自适应控制非线性滤波

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永磁同步电机调速系统的多维泰勒网逆控制

控制与决策 2019年第10期34卷 2085-2094页

作者：张超严洪森东南大学自动化学院南京210096 河南工学院计算机科学与技术系河南新乡453003 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室南京210096

针对永磁同步电机(PMSM)的高性能控制问题,在充分考虑时变特性、不确定性以及测量噪声等随机因素的基础上,通过PMSM的逆系统将被控对象补偿成为具有线性传递关系的系统,提出一种基于改进自适应逆控制的控制方案.采用矢量控制的双闭环控... 详细信息

针对永磁同步电机(PMSM)的高性能控制问题,在充分考虑时变特性、不确定性以及测量噪声等随机因素的基础上,通过PMSM的逆系统将被控对象补偿成为具有线性传递关系的系统,提出一种基于改进自适应逆控制的控制方案.采用矢量控制的双闭环控制结构,将多维泰勒网逆控制方法引入速度环.首先,对PMSM数学模型的可逆性进行证明以解决非线性系统逆建模的存在性问题;然后,建立新颖的动态网络化控制器—–多维泰勒网(MTN),其具有结构简单、计算复杂度低的优点;最后,为了实现高精度的速度控制,将3个MTN分别作为实现系统建模的自适应模型辨识器、逆建模的自适应逆控制器和噪声干扰消除的非线性自适应滤波器,并将PMSM的动态响应控制和消除干扰的控制分为相对独立的过程进行,同时实现最优控制.仿真结果表明,所提出控制方案能够实现PMSM伺服系统精确的速度控制,具有良好的跟踪性能和较强的抗干扰能力.

关键词：多维泰勒网永磁同步电机系统辨识自适应逆控制非线性滤波器

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基于多维泰勒网的超前d步预测模型

控制与决策 2021年第2期36卷 345-354页

作者：李晨龙严洪森东南大学自动化学院南京210096 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室南京210096

针对单入单出(SISO)与多入多出(MIMO)非线性时滞系统构建预测模型准确性问题,分别提出基于多维泰勒网(MTN)的预测模型构建方案.首先,分别依靠非递推技术与递推技术来设计非递推d步与递推d步超前MTN预测模型,给出二者表达式,二者皆可对未... 详细信息

针对单入单出(SISO)与多入多出(MIMO)非线性时滞系统构建预测模型准确性问题,分别提出基于多维泰勒网(MTN)的预测模型构建方案.首先,分别依靠非递推技术与递推技术来设计非递推d步与递推d步超前MTN预测模型,给出二者表达式,二者皆可对未来d步范围进行预测,并有效弥补时滞带来的影响;然后,利用阻尼递推最小二乘(DRLS)算法,带有动量因子的BP算法,Levenberg Marquardt(L-M)算法和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法分别作为MTN预测模型的学习算法进行实时在线学习;最后,引入两个仿真例子来验证所建立预测模型的准确性和实时性,并与神经网络预测模型作对比.实验结果表明,相比较神经网络预测模型,所提出的两种在线构建预测模型方案具有更好的准确性与实时性.同时,4种不同的学习算法对MTN预测模型的准确度影响不大.

关键词：多维泰勒网预测模型递推d步超前预测非递推d步超前预测非线性时滞系统

基于多维泰勒网的非线性时间序列预测方法及其应用

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控制与决策 2014年第5期29卷 795-801页

作者：林屹严洪森周博东南大学自动化学院南京210096 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室南京210096 南京信息工程大学信息与控制学院南京210044

针对非线性时间序列,提出一种基于多维泰勒网的时间序列预测方法.其特点在于利用非线性时间序列的观测数据,通过多维泰勒网得到n元一阶多项式差分方程组,在无需待预测系统的任何先验知识和机理的情况下获得动力学特性描述,实现对非线性... 详细信息

针对非线性时间序列,提出一种基于多维泰勒网的时间序列预测方法.其特点在于利用非线性时间序列的观测数据,通过多维泰勒网得到n元一阶多项式差分方程组,在无需待预测系统的任何先验知识和机理的情况下获得动力学特性描述,实现对非线性时间序列的预测.最后分别采用Lorenz混沌时间序列,以及某大型建筑在顶升施工安全性监测中的结构振动响应数据进行实证研究,所得结果表明了该方法的有效性.

关键词：时间序列多维泰勒网施工安全性监测预测

具有有限时间输出约束的切换非线性时滞系统的多维泰勒网自适应控制

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控制与决策 2022年第2期37卷 361-369页

作者：初蕾朱善良王明新韩玉群青岛科技大学数理学院山东青岛266061 青岛科技大学数学与交叉科学研究院山东青岛266061

研究一类具有有限时间输出约束的切换非线性时滞系统的控制器设计问题.为了在有限时间将输出跟踪误差限制在预定边界内,引入一种改进的有限时间性能函数(FTPF).在控制器的设计过程中,利用障碍Lyapunov函数来解决输出约束问题.然后,将多... 详细信息

研究一类具有有限时间输出约束的切换非线性时滞系统的控制器设计问题.为了在有限时间将输出跟踪误差限制在预定边界内,引入一种改进的有限时间性能函数(FTPF).在控制器的设计过程中,利用障碍Lyapunov函数来解决输出约束问题.然后,将多维泰勒网(MTN)的逼近特性与自适应反步技术相结合,提出一种新的自适应MTN控制方法.在该方法中,通过设计Lyapunov-Krasovskii泛函,使得存在时滞的情况下,仍然能够保证切换系统的稳定性.最后,通过仿真实例表明所提出设计方案的有效性和实用性.

关键词：有限时间输出约束切换信号时滞非线性系统多维泰勒网自适应控制反步法

基于动力学特性聚类多维泰勒网的非线性系统辨识与预测

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控制与决策 2014年第1期29卷 33-38页

作者：周博严洪森东南大学自动化学院南京210096 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室南京210096

针对时变非线性系统难以建模的问题,提出了基于动力学特性聚类的多维泰勒网模型,对系统进行辨识与预测.首先讨论了多维泰勒网模型构造方法和非线性系统动力学特性聚类的定义;然后给出基于动力学特性聚类的多维泰勒网自重构算法;最后通... 详细信息

针对时变非线性系统难以建模的问题,提出了基于动力学特性聚类的多维泰勒网模型,对系统进行辨识与预测.首先讨论了多维泰勒网模型构造方法和非线性系统动力学特性聚类的定义;然后给出基于动力学特性聚类的多维泰勒网自重构算法;最后通过实例说明基于动力学特性聚类多维泰勒网在实际中应用的方法,实例结果验证了该方法的有效性.

关键词：多维泰勒网动力学特性聚类非线性系统辨识预测

基于多维泰勒网的自适应混沌时间序列多步预测

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东南大学学报（自然科学版） 2015年第2期45卷 281-288页

提出了一种新的混沌时间序列预测方法——多维泰勒网方法.该方法不以相空间重构方法中嵌入维数和时间延迟这两个关键参数的选取为前提,无需系统的先验知识和机理,仅根据已知的时间序列样本,通过多维泰勒网模型获得n元一阶多项式差分方程... 详细信息

提出了一种新的混沌时间序列预测方法——多维泰勒网方法.该方法不以相空间重构方法中嵌入维数和时间延迟这两个关键参数的选取为前提,无需系统的先验知识和机理,仅根据已知的时间序列样本,通过多维泰勒网模型获得n元一阶多项式差分方程组,进而得到能反映非线性系统动力学特性的多维泰勒网动态模型.在此基础上提出了基于多维泰勒网的自适应多步预测方法,通过数据窗口的滑动自适应建模,实现对混沌时间序列的多步预测.将该方法应用于Lorenz混沌时间序列的一步和多步预测,均方误差分别达到2.56×10-5和2.76×10-3.仿真结果表明,该方法可以对混沌时间进行有效预测,且具有较高的预测精度.

关键词：混沌时间序列多维泰勒网预测