导读:本文包含了实时自适应预测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:自适应,实时,无源,以太,交通量,时间,溶解氧。
实时自适应预测论文文献综述
邬江波,王俊佳,石宇强,朱智鹏[1]（2019）在《基于自适应时间窗的设备剩余寿命实时预测研究》一文中研究指出为适应智能工厂设备剩余寿命预测和维护决策的实时性与准确性要求,针对设备的多样化健康状态与独立退化特性,综合考虑设备在不同作业环境中的个体差异与同类设备在重要指标上的共同依赖,设计了智能工厂MES中基于数据驱动的剩余寿命预测流程,该流程旨在实现独立退化特性设备的实时性剩余寿命预测;随后结合广义回归神经网络,提出一种基于实时状态的剩余寿命预测方法,该方法不仅采用自适应时间窗,提高了预测的精度,还进一步采用动态步长策略与相空间重构技术,降低了时序特征波动与训练样本较少带来的误差风险;最后利用轴承全生命周期数据,运用仿真验证了该方法的有效性。(本文来源于《机械设计与制造》期刊2019年09期）
张越,单连飞,余建明,李如意,杜鹏锐[2]（2019）在《基于D5000的预想故障集自适应超实时预测系统分析》一文中研究指出针对智能电网调度控制系统(D5000)静态安全分析预想故障集依靠人工经验的问题,提出基于D5000的预想故障集自适应超实时预测系统。首先将静态安全分析技术、预想故障集生成技术与人工智能技术相结合建立故障集静态样本库;然后根据分类误差编辑功能建立动态故障集样本库;最后用人工智能技术对故障集分类,建立故障集自适应超实时预测模型。详细阐述系统软件环境、功能设计和关键技术,科学预测故障集,提高软件智能化。(本文来源于《东北电力技术》期刊2019年05期）
李浩,吴文江,韩文业,郭安[3]（2019）在《基于自适应前瞻和预测校正的实时柔性加减速控制算法》一文中研究指出为了提高离散小线段的加工效率和质量,提出一种实时柔性加减速控制算法。该算法由叁部分组成:前瞻处理部分利用加减速可行性判断条件,保证加减速可达和实时前瞻;速度规划部分在保证速度和加速度连续变化的条件下,实时计算下一插补周期的进给速度;动态修调部分对当前速度规划结果进行调整,及时响应加工中机床参数的改变。实验结果表明,该算法能够实现数控系统的实时柔性加减速控制,支持动态修调,满足实际加工的要求。(本文来源于《中国机械工程》期刊2019年06期）
尹良震,刘璐,李奇,陈维荣[4]（2017）在《基于灰色预测的空冷型PEMFC发电系统实时最优温度无模型自适应控制》一文中研究指出空冷型质子交换膜燃料电池(PEMFC)发电系统的输出性能受工作温度、气体流速、尾气排放间隔等操作参数的影响,其中工作温度是影响输出性能的关键因素。针对空冷型PEMFC发电系统温度控制所具有的非线性、时滞、慢时变等复杂特性,提出基于灰色预测的无模型自适应控制方法实现实时最优温度控制。该方法将灰色预测的结果代替发电系统当前工作温度测量值。实验结果表明:所提方法能够在不同负载条件下实现对发电系统最优温度进行实时跟踪。与增量式PID控制相比,所提方法有效减小了系统的超调,使发电系统输出功率更平稳,有利于发电系统的长期稳定运行,延长电堆的使用寿命。且所提方法仅根据PEMFC输入输出数据在线对控制器进行调整,对PEMFC参数不敏感,可应用于类似空冷型PEMFC发电系统。(本文来源于《电力自动化设备》期刊2017年12期）
张晓平[5]（2013）在《自适应神经模糊推理系统和BP网络对污水溶解氧实时预测的比较研究》一文中研究指出为了对污水处理生物过程中曝气池内溶解氧进行准确的实时预测,分别应用自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)和BP神经网络建立了针对曝气池溶解氧的预测模型,并进行了对比研究。结果表明,用自适应神经模糊推理系对曝气池溶解氧的预测,在模拟误差和收敛性方面,均好于单纯的BP神经网络。(本文来源于《盐城工学院学报(自然科学版)》期刊2013年01期）
丁建立,杨海彤,顾彬[6]（2011）在《基于模糊免疫策略的机场航班延误自适应实时预测方法》一文中研究指出为了对航班实时延误情况做出准确的预测,在生物免疫检测的基础上,借鉴模糊隶属度的思想,提出了模糊免疫预测方法。给出了自体/非自体、抗体/抗原的定义以及抗体对延误航班集合的隶属度函数。在预测过程中,实时监测外界环境变化,自适应调整λ-截集,选取符合当前置信度的检测器,克服了基于确定性模型的局限性。对国内某大型机场做仿真实验表明,该方法比简单使用生物免疫方法更具适应性,能较准确地预测全天各个时段航班的延误数量。(本文来源于《南京航空航天大学学报》期刊2011年02期）
方芬[7]（2009）在《多变量混沌时间序列Volterra自适应实时预测》一文中研究指出针对多变量混沌时间序列,给出一种Volterra滤波器实现结构。该滤波器利用基于奇异值分解的最小二乘法确定初始核,通过归一化最小均方差(normalized least mean square,NLMS)算法实时确定滤波系数,并用这种多变量Volterra结构对Lorenz时间序列进行仿真。计算结果表明,在无噪声情况下,该方法的实时一步预测精度比目前单变量混沌时间序列Volterra自适应预测方法的一步预测精度提高了102倍,表明这种实现结构易实现且收敛性能更好;在有噪声的情况下,该方法的实时多步预测性能优于局部多项式预测法的多步预测性能,且抗噪性更强。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2009年10期）
胡晓健,陆建[8]（2007）在《基于二步自适应的交通量实时预测模型》一文中研究指出城市道路的交通量实时预测是交通流诱导系统技术的基础。本文提出了基于二步自适应的交通流实时预测模型。第一步,通过简化的自适应权重联合模型建立了预测交通量的系统模型,在线修正该系统模型参数;第二步,利用Kalman滤波的系统状态最优估计与预测能力,在滤掉交通量中的"噪声"后,实现对未来交通量的最优预测,进一步提高交通量预测精度。该模型有效克服我国城市道路交通流非线性、时变性、高随机性等特点,运算量较小,便于计算机实现。最后,通过Matlab软件工具箱对该模型进行计算机仿真验证,分析结果表明模型的有效性。(本文来源于《2007第叁届中国智能交通年会论文集》期刊2007-12-01）
郭勇,檀晓红,范戈[9]（2007）在《EPON中实时可变比特率视频业务的自适应线性流量预测动态带宽分配算法》一文中研究指出根据视频数据流的长程相关性特点,提出一种以太无源光网络中面向实时可变比特率视频的动态带宽分配算法.该算法利用自适应线性单步预测器对未来到达的平均视频流量进行预测,实时预测结果用于对下一个发送时隙的计算,使得带宽分配算法能够充分满足实时视频流量需求.仿真实验表明,所提出的算法能够准确地对实时可变比特率视频流量进行预测,有效地降低排队时延,减小队列长度并提高带宽利用率.(本文来源于《上海交通大学学报》期刊2007年08期）
余国浩,蔡远文[10]（2007）在《自适应指数平滑法预测遥测数据实时趋势研究》一文中研究指出针对目前航天领域在对运载火箭遥测数据进行监控过程中,人工监测反应速度慢、工作量比较大这一问题,提出了对遥测数据进行趋势预测的思想,并采用自适应指数平滑法进行趋势预测研究。仿真实验证明:该方法预测精度较高,跟踪速度较快,实时性较好,能够实现对遥测数据的实时趋势预测。应用该预测方法可提前预测潜在的故障趋势,为指挥员正确决策提供理论支持。(本文来源于《装备指挥技术学院学报》期刊2007年02期）
实时自适应预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对智能电网调度控制系统(D5000)静态安全分析预想故障集依靠人工经验的问题,提出基于D5000的预想故障集自适应超实时预测系统。首先将静态安全分析技术、预想故障集生成技术与人工智能技术相结合建立故障集静态样本库;然后根据分类误差编辑功能建立动态故障集样本库;最后用人工智能技术对故障集分类,建立故障集自适应超实时预测模型。详细阐述系统软件环境、功能设计和关键技术,科学预测故障集,提高软件智能化。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
实时自适应预测论文参考文献
[1].邬江波,王俊佳,石宇强,朱智鹏.基于自适应时间窗的设备剩余寿命实时预测研究[J].机械设计与制造.2019
[2].张越,单连飞,余建明,李如意,杜鹏锐.基于D5000的预想故障集自适应超实时预测系统分析[J].东北电力技术.2019
[3].李浩,吴文江,韩文业,郭安.基于自适应前瞻和预测校正的实时柔性加减速控制算法[J].中国机械工程.2019
[4].尹良震,刘璐,李奇,陈维荣.基于灰色预测的空冷型PEMFC发电系统实时最优温度无模型自适应控制[J].电力自动化设备.2017
[5].张晓平.自适应神经模糊推理系统和BP网络对污水溶解氧实时预测的比较研究[J].盐城工学院学报(自然科学版).2013
[6].丁建立,杨海彤,顾彬.基于模糊免疫策略的机场航班延误自适应实时预测方法[J].南京航空航天大学学报.2011
[7].方芬.多变量混沌时间序列Volterra自适应实时预测[J].系统工程与电子技术.2009
[8].胡晓健,陆建.基于二步自适应的交通量实时预测模型[C].2007第叁届中国智能交通年会论文集.2007
[9].郭勇,檀晓红,范戈.EPON中实时可变比特率视频业务的自适应线性流量预测动态带宽分配算法[J].上海交通大学学报.2007
[10].余国浩,蔡远文.自适应指数平滑法预测遥测数据实时趋势研究[J].装备指挥技术学院学报.2007
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