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H∞滤波算法在国家财政收入预测中的应用
被引量:
4
1
作者
屈丽萍
毛加强
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2008年第21期157-159,共3页
文章通过建立回归模型,并采用H∞滤波算法对国家财政收入中各分项收入对总收入进行估计预测,结果证明:以各种税收作为变量,运用H∞滤波算法对国家财政收入的预测值和实际值的误差较小,可以运用H∞滤波算法预测国家财政收入。
关键词
国家财政收入
h∞滤波算法
预测
在线阅读
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职称材料
联合H_∞滤波算法及其在组合导航系统中的应用研究
被引量:
9
2
作者
单茂华
周百令
黄丽斌
《数据采集与处理》
CSCD
2003年第4期418-422,共5页
针对联合卡尔曼滤波器对系统模型和系统噪声先验知识依赖性过强的局限性 ,基于 H∞ 滤波对系统模型和噪声等不确定性因素具有极强的鲁棒性能的特点 ,介绍了一种 H∞ 滤波的分散化技术 ,并在此基础上提出了联合H∞ 滤波算法 ,给出了信息...
针对联合卡尔曼滤波器对系统模型和系统噪声先验知识依赖性过强的局限性 ,基于 H∞ 滤波对系统模型和噪声等不确定性因素具有极强的鲁棒性能的特点 ,介绍了一种 H∞ 滤波的分散化技术 ,并在此基础上提出了联合H∞ 滤波算法 ,给出了信息分配方式 ,并对其性能作了详细的分析 ,指出该算法能有效解决局部滤波器测量更新之间的相关性问题。对 MIMU/ GPS/ HMR组合导航系统进行了计算机仿真 ,仿真结果表明 ,该联合 H∞ 滤波算法虽然不是最优的 ,但是其状态估计精度仍然要优于分散 H∞
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关键词
组合导航系统
联合
h∞滤波算法
联合卡尔曼
滤波
算法
计算机仿真
分散化技术
卡尔曼
滤波
器
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职称材料
递阶遗传—H_∞滤波混合优化的前向神经网络在捷联惯导对准中的应用
被引量:
1
3
作者
刘国燕
徐晓苏
白宇骏
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
2004年第1期5-9,共5页
将前向神经网络用于捷联惯性导航系统(SINS)的对准问题。首先,运用递阶遗传算法(HGA)优化神经网络(NNW)的拓扑结构,并对网络其余参数进行全局粗调;然后运用H滤波算法对具有最优结构的神经网络的其余参数在线自适应精调,并对这一过程与...
将前向神经网络用于捷联惯性导航系统(SINS)的对准问题。首先,运用递阶遗传算法(HGA)优化神经网络(NNW)的拓扑结构,并对网络其余参数进行全局粗调;然后运用H滤波算法对具有最优结构的神经网络的其余参数在线自适应精调,并对这一过程与常规算法进行了计算机仿真比较。仿真结果表明:该算法能根据实际问题自适应确定网络结构,而且精度、实时性与常规方法相仿。
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关键词
捷联惯性导航系统
前向神经网络
递阶遗传
算法
h∞滤波算法
对准
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职称材料
题名
H∞滤波算法在国家财政收入预测中的应用
被引量:
4
1
作者
屈丽萍
毛加强
机构
西北工业大学
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2008年第21期157-159,共3页
文摘
文章通过建立回归模型,并采用H∞滤波算法对国家财政收入中各分项收入对总收入进行估计预测,结果证明:以各种税收作为变量,运用H∞滤波算法对国家财政收入的预测值和实际值的误差较小,可以运用H∞滤波算法预测国家财政收入。
关键词
国家财政收入
h∞滤波算法
预测
分类号
F224.0 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
联合H_∞滤波算法及其在组合导航系统中的应用研究
被引量:
9
2
作者
单茂华
周百令
黄丽斌
机构
东南大学仪器科学与工程系
出处
《数据采集与处理》
CSCD
2003年第4期418-422,共5页
文摘
针对联合卡尔曼滤波器对系统模型和系统噪声先验知识依赖性过强的局限性 ,基于 H∞ 滤波对系统模型和噪声等不确定性因素具有极强的鲁棒性能的特点 ,介绍了一种 H∞ 滤波的分散化技术 ,并在此基础上提出了联合H∞ 滤波算法 ,给出了信息分配方式 ,并对其性能作了详细的分析 ,指出该算法能有效解决局部滤波器测量更新之间的相关性问题。对 MIMU/ GPS/ HMR组合导航系统进行了计算机仿真 ,仿真结果表明 ,该联合 H∞ 滤波算法虽然不是最优的 ,但是其状态估计精度仍然要优于分散 H∞
关键词
组合导航系统
联合
h∞滤波算法
联合卡尔曼
滤波
算法
计算机仿真
分散化技术
卡尔曼
滤波
器
Keywords
federated Kalman filtering
h
∞ filtering
integrated navigation
分类号
TN967.2 [电子电信—信号与信息处理]
TN713 [电子电信—电路与系统]
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职称材料
题名
递阶遗传—H_∞滤波混合优化的前向神经网络在捷联惯导对准中的应用
被引量:
1
3
作者
刘国燕
徐晓苏
白宇骏
机构
东南大学仪器科学与工程系
出处
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
2004年第1期5-9,共5页
文摘
将前向神经网络用于捷联惯性导航系统(SINS)的对准问题。首先,运用递阶遗传算法(HGA)优化神经网络(NNW)的拓扑结构,并对网络其余参数进行全局粗调;然后运用H滤波算法对具有最优结构的神经网络的其余参数在线自适应精调,并对这一过程与常规算法进行了计算机仿真比较。仿真结果表明:该算法能根据实际问题自适应确定网络结构,而且精度、实时性与常规方法相仿。
关键词
捷联惯性导航系统
前向神经网络
递阶遗传
算法
h∞滤波算法
对准
Keywords
SINS
feedforward neural network
h
ierarc
h
ical genetic algorit
h
m
h
_∞ filter
alignment
分类号
TN966 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
H∞滤波算法在国家财政收入预测中的应用
屈丽萍
毛加强
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2008
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
联合H_∞滤波算法及其在组合导航系统中的应用研究
单茂华
周百令
黄丽斌
《数据采集与处理》
CSCD
2003
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
递阶遗传—H_∞滤波混合优化的前向神经网络在捷联惯导对准中的应用
刘国燕
徐晓苏
白宇骏
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
2004
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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