多步

作品数：1088被引量：4065H指数：23
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基于SCI-CA模型的船舶纵摇多维多步预测方法
《控制与决策》2025年第1期64-70,共7页王宇超 赵洵 杨周琦 傅荟璇 
国家自然科学基金项目(52271313);中央高校基本科研业务费专项资金项目(3072024GH0405)。
海洋环境复杂多变,船舶航行容易受到风浪、洋流等因素的干扰,船舶运动具有非线性、耦合性等特点.针对传统的船舶运动姿态预测方法对时序数据的提取效率尚有不足,难以达到高精度预测效果的问题,提出样本卷积交互-通道注意力(SCI-CA)神经...
关键词：船舶纵摇 SCI-Net 通道注意力 交互学习结构 组合模型 多步预测 
基于VMD-EWT-QWLSTM-TPE深度学习模型的超短时物流需求多步预测
《控制与决策》2024年第6期1859-1868,共10页杨新彪 陈彦如 秦娟 冉茂亮 
国家自然科学基金项目(71771190)。
超短时物流需求预测是企业物流资源智能调度的重要基础,然而,超短时物流需求数据具有强随机性、高波动性、非平稳性等特征,进行多步精确预测较为困难.基于此,构建基于串行数据分解和量子加权深度网络的超短时物流需求多步预测模型.首先...
关键词：超短时物流需求 多步预测 串行数据分解 量子加权 深度学习模型 TPE参数优化 
基于残差U型卷积网络的海面风速多步时空预测被引量：1
《控制与决策》2023年第7期1845-1853,共9页谢莒芃 张华军 黄双 曹旭 
工信部高技术船舶专项课题项目(工信部装函(2019)331号).
准确的海面风速预测是保证远洋船舶航行安全和节能减排的重要条件.针对远洋航行领域的海面风速预测存在空间特征难以解析和多步预测精度偏低两个问题,设计一种改进的多步时空预测方法.在多步预测方面,使用超前时刻策略使单个模型学习并...
关键词：深度学习 时空预测 多步预测 风速 卷积神经网络 外生变量 
基于径向基神经网络的多步Sarsa控制算法被引量：2
《控制与决策》2023年第4期944-950,共7页司彦娜 普杰信 于晓升 司鹏举 孙力帆 
航空科学基金项目(20185142003);国家国防基础研究计划项目(JCKY2018419C001);河南省高等学校重点科研项目(20A120008);河南省自然科学基金项目(202300410149).
针对具有连续状态空间的无模型非线性系统,提出一种基于径向基(radial basis function,RBF)神经网络的多步强化学习控制算法.首先,将神经网络引入强化学习系统,利用RBF神经网络的函数逼近功能近似表示状态-动作值函数,解决连续状态空间...
关键词：RBF神经网络 强化学习 Sarsa算法 连续空间 值函数近似 资格迹 
基于强化学习的地铁站空调系统节能控制被引量：11
《控制与决策》2022年第12期3139-3148,共10页焦焕炎 冯浩东 魏东 冉义兵 胡朝文 
北京市属高校高水平创新团队建设计划项目(IDHT20190506);北京市教委科技计划重点项目(KZ201810016019);北京建筑大学市属高校基本科研业务费专项资金项目(X20068)。
地铁站空调系统能源消耗较大,传统控制方法无法兼顾舒适性和节能问题,控制效果不佳,且目前地铁站空调控制系统均是对风系统和水系统单独控制,无法保证整个系统的节能效果.鉴于此,提出基于强化学习的空调系统节能控制策略.首先,采用神经...
关键词：强化学习 深度确定性策略梯度法 神经网络 多步预测 地铁站空调系统 节能控制 
基于TVA-TCN的制造过程关键参数多步预测方法被引量：3
《控制与决策》2022年第12期3321-3328,共8页彭慧 朱雪靖 周晓锋 李帅 刘舒锐 
辽宁省重点研发计划项目(2020JH2/10100039)。
制造过程关键参数的准确预测对制造过程的精确控制起关键作用,现有预测方法通常未考虑时间动态特性,多步预测性能不佳,无法满足制造过程实际需求.对此,提出一种基于时变注意力时间卷积网络(TVA-TCN)的制造过程关键参数多步预测方法.首先...
关键词：多步预测 制造过程 时变模型 时间卷积网络 
多智能体系统的多步近似次梯度随机投影优化算法被引量：2
《控制与决策》2022年第2期431-437,共7页高文华 钟衍楠 
国家自然科学基金项目(61803108);广州市科技计划项目(202002030158)。
基于切换网络下带有随机时延和随机通讯噪声的多智能体系统模型,提出分布式多步近似次梯度随机投影算法,并对算法的收敛性进行分析.首先,利用网络扩维的方法将含随机时延的通讯网络转化为无时延网络;其次,提出近似次梯度概念,并设计多...
关键词：多智能体 分布式优化 切换网络 次梯度 随机投影 时延 
带自相关约束的NARX动态软测量模型被引量：5
《控制与决策》2020年第4期816-822,共7页熊伟丽 孙文心 马君霞 
国家自然科学基金项目(61773182,61702228);国家重点研发计划子课题(2018YFC1603705-03).
非线性带外输入自回归模型(NARX)在进行预测估计时依赖于主导变量的实时测量,因此在实际工业过程中存在一定的实施难度.针对该问题,利用神经网络构造一种新型NARX动态软测量模型,当工业过程无法及时提供上时刻主导变量测量值时,能通过...
关键词：动态软测量建模 神经网络 NARX模型 多步预测 
执行器饱和受限不确定系统的次序优化多步预测控制被引量：4
《控制与决策》2017年第8期1499-1504,共6页张浪文 谢巍 
中国博士后科学基金项目(2016M592488);中央高校基本科研业务费专项资金项目(2017BQ098);工业控制技术国家重点实验室开放课题(ICT170340);广东省科技计划项目(2016B090927007);广东省引进创新创业团队计划项目(2016YT03G125);广州市科技项目(201707010152)
设计一种次序优化机制,提出一类饱和受限不确定系统的次序优化多步预测控制方法.将系统的输入分解成多个子集合,在各采样周期仅对其中一个集合的输入进行优化,待优化的输入保持上一优化值.针对每个输入集合,确定闭环系统的不变集条件,...
关键词：饱和受限 不确定系统 次序优化 预测控制 
非线性系统RBF神经网络多步预测控制被引量：23
《控制与决策》2014年第7期1274-1278,共5页樊兆峰 马小平 邵晓根 
国家自然科学基金项目(60974126);建设部科技计划基金项目(2013-K8-32)
针对较强非线性的控制问题,提出一种以RBF神经网络为模型的多步预测控制方法.构建多步预测模型,并给出预测误差关于控制序列的雅可比矩阵的计算方法.利用Levenberg-Marquardt(L-M)算法设计滚动优化策略,通过误差修正参考输入的方法实现...
关键词：预测控制 RBF神经网络 L—M算法 滚动优化 
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