简介:为了提高交通需求预测精度,综合考虑居民出行行为在时间维度上的分布,采用支持向量机、径向基神经网络和多项logit三种方法,基于居民活动目的,建立了出行链模式识别模型,并利用敏感性分析方法研究了解释因素对出行链模式选择的影响和对模型性能的贡献程度.结果显示:支持向量机模型在总体准确度和分类准确度上均优于其他2种方法,体现了支持向量机在小样本下的识别性能优势;证明了支持向量机能够较准确地反映多分类因素对于出行链模式选择行为的影响程度;因素对于不同出行链模式识别精度的贡献度差异表明了细化出行链模式及探索各个模式特有影响因素的重要性.支持向量机技术在交通需求预测建模及影响因素分析方面均具有实践意义.
简介:为了同时克服超超临界机组机炉协调系统的大范围负荷跟踪和扰动抑制问题,提出了一种利用模糊调度、模型预测控制及扩张状态观测器等技术的模糊抗扰动预测控制方法.首先,在非线性度分析和子空间辨识的基础上,建立受控对象的局部状态空间模型.为了增强控制器的扰动抑制性能,采用扩张状态观测器估计未知扰动和模型失配.然后,利用估计出来的扰动,设计基于局部模型的局部预测控制器并通过模糊调度技术将它们结合成模糊预测控制系统以进一步提高性能.仿真结果表明,所提模糊抗扰动预测控制器能够在负荷大范围变化时取得较好的跟踪性能,同时对于扰动产生的不良影响具有抑制能力.