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关于新型冠状病毒肺炎一类基于CCDC统计数据的随机时滞动力学模型 被引量:9
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作者 邵年 陈瑜 +1 位作者 程晋 陈文斌 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期697-704,共8页
科学地预测新型冠状病毒肺炎疫情发展趋势对疫情防控至关重要.本文对中国疾病预防控制中心(CCDC)发布[1]的数据进行了分析,给出了关于新型冠状病毒肺炎的一些可能的统计模型:传播链中连续病例的发病时间间隔分布、感染至发病的时间间隔... 科学地预测新型冠状病毒肺炎疫情发展趋势对疫情防控至关重要.本文对中国疾病预防控制中心(CCDC)发布[1]的数据进行了分析,给出了关于新型冠状病毒肺炎的一些可能的统计模型:传播链中连续病例的发病时间间隔分布、感染至发病的时间间隔分布和发病至住院的间隔时间3个分布,并形成了感染至确诊的时间间隔分布表达.结合CCDC统计数据和程晋团队的时滞动力学模型(TDD-NCP模型),本文发展了新的随机时滞动力学模型(Fudan-CCDC模型),并给出了参数反演结果与疫情分析. 展开更多
关键词 新型冠状病毒肺炎 时滞动力学模型 随机时滞动力学模型 疫情预测
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振动主动控制中的时滞动力学问题 被引量:41
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作者 胡海岩 《振动工程学报》 EI CSCD 1997年第3期273-279,共7页
反馈环节的时滞会导致受控系统失稳,制约着振动主动控制技术的发展和应用。本文概述了作者近期对含时滞振动控制系统动力学的研究,包括:线性单自由度时滞系统的稳定性判据,线性多自由度小时滞系统的稳定性分析方法,Dufing时... 反馈环节的时滞会导致受控系统失稳,制约着振动主动控制技术的发展和应用。本文概述了作者近期对含时滞振动控制系统动力学的研究,包括:线性单自由度时滞系统的稳定性判据,线性多自由度小时滞系统的稳定性分析方法,Dufing时滞系统的主共振与亚谐共振分析,时滞系统周期运动及稳定性的数值分析等。最后,指出了值得研究的一些问题。 展开更多
关键词 振动控制 非线性振动 稳定性 时滞动力学
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区域能源互联网时滞复杂动力学网络模型及度量指标体系研究综述 被引量:1
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作者 郭敏 夏明超 陈奇芳 《全球能源互联网》 CSCD 2021年第3期235-248,共14页
研究区域能源互联模型及度量指标体系对多领域多能系统协调规划、优化运行以及避免级联故障发生具有重要意义。基于能源自组织和能源群落,从复杂网络视角开展区域能源互联网复杂动力学网络模型及度量指标体系的研究,通过总结国内外研究... 研究区域能源互联模型及度量指标体系对多领域多能系统协调规划、优化运行以及避免级联故障发生具有重要意义。基于能源自组织和能源群落,从复杂网络视角开展区域能源互联网复杂动力学网络模型及度量指标体系的研究,通过总结国内外研究现状、面临的主要挑战以及亟需解决的关键科学问题,提出建立区域能源互联网时滞复杂动力学网络模型和度量指标体系的研究思路与方法,为基于复杂网络分析研究区域能源互联网提供理论支撑。 展开更多
关键词 区域能源互联网 复杂动力学网络 模型度量 指标体系
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融合时延和参数不确定性的智能汽车轨迹跟踪鲁棒协同控制
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作者 赵文强 魏洪乾 +5 位作者 艾强 林晨 尹志华 郑楠 王洪荣 张幽彤 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期923-936,共14页
针对参数不确定性和网络时滞效应引起的轨迹跟踪控制性能衰退问题,提出了基于状态误差快速收敛的输出反馈鲁棒模型预测控制策略.根据汽车参数的不确定性来源和网络信号的随机时延特性,构建了包含两类不确定项的多胞体控制模型,并通过鲁... 针对参数不确定性和网络时滞效应引起的轨迹跟踪控制性能衰退问题,提出了基于状态误差快速收敛的输出反馈鲁棒模型预测控制策略.根据汽车参数的不确定性来源和网络信号的随机时延特性,构建了包含两类不确定项的多胞体控制模型,并通过鲁棒状态观测器实现对状态变量的精确观测,结合采用快速收敛约束设计的鲁棒模型预测控制器,有效提高了车辆的轨迹跟踪精度和横摆稳定性.测试结果表明,提出的策略可以有效消除两类不确定性对跟踪控制的影响;相对于传统的线性模型预测控制和鲁棒模型预测控制方法,其轨迹跟踪精度分别提高了83.70%和19.41%,横摆稳定性分别提高了72.88%和40.74%,实车试验表明其具备良好的实时性和可行性. 展开更多
关键词 智能驾驶汽车 轨迹跟踪 时滞动力学 参数不确定性
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基于SPPSO算法的时滞HBV模型的系统辨识研究 被引量:1
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作者 唐晓 吴志健 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第2期210-213,217,共5页
系统辨识是现代控制理论中的一个很活跃的分支。目前的系统辨识多采用二次规划等解析算法,不足之处在于可辨识的参数少、收敛慢、对参数的初值依赖大。随着智能控制领域研究的不断发展,非线性程度也就越来越高,一些经典的方法很难满足... 系统辨识是现代控制理论中的一个很活跃的分支。目前的系统辨识多采用二次规划等解析算法,不足之处在于可辨识的参数少、收敛慢、对参数的初值依赖大。随着智能控制领域研究的不断发展,非线性程度也就越来越高,一些经典的方法很难满足需要。而小种群粒子群算法(SPPSO)作为一种全局优化算法,易于实现,且收敛速度快,计算效率高,在处理数据量较大的大规模种群问题时可大大降低时间和资源的开销,因此在系统辨识特别是高度非线性、时滞系统中更具有意义。而这类复杂的系统在医学系统中具有典型性。所以将该算法用于求解时滞的乙型肝炎动力学模型有很好的研究价值和实用价值。 展开更多
关键词 的HBV动力学模型 非线性系统辨识 小种群粒子群优化算法
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