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These set of programs are written to design a robust power system stabilizer for minimizing the effects of low frequency oscillations in electric power systems. A complete nonlinear model of the power system represented by a single machine connected
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神经网络辨识不受非线性模型的限制,它依据被辨识系统的输入输出数据对,通过学习得到一个描述系统输入输出关系的非线性映射。给定一个输入,即可得到一个输出,而不需要知道输入输出之间存在着怎样的数学关系。这种自学习特点使得神经网络在解决复杂非线性问题方面具有其独特的优势。-Neural network identification of nonlinear model without restrictions, it was recognition system based on the input a
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文章展示了一种新的方法用于功率系统中短期负载预测。提出的方案使用混沌时间序列分析基于确定性混沌去捕捉复杂的负载行为特征。确定性的混沌允许我们重构一个时间序列并决定输入的变量个数。这篇文章描述了混沌时间序列对日间功率系统峰值的分析。确定性混沌的非线性图形通过多层感知器的神经网络得到。提出的方案在一个例子中具体阐述。-This paper presents a new approach to short-term load forecasting in power systems. The
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在程序设计和调试过程中①只要在程序中增加类似m或n的循环语句，便可用神经网对三维或三维以上的非线形函数训练，也可以用在复杂系统二个以上独立变量、任意维非线性动态参数的辨识-In program design and debugging process ① similar increase in the program as long as m or n of the loop, you can use the neural network over a three-dimensional or
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分析了支持向量回归机在能源需求预测中的优势,确定了输入向量集合和输出向量集合,建立了基于Matlab技术的SVR能源需求预测模型.对我国1985-2008年能源需求相关数据进行模拟与仿真,并对中国2010年和2020年能源需求量进行预测.研究结果表明:一是中国未来对能源的需求量逐渐增加,从2010年的330400万吨标准煤上升到2020年418320万吨标准煤,年均增长率为2.39％；二是在解决我国能源系统小样本.非线性及高维模式识别问题中SVR比BP神经网络等方法有更高的预测精度.-Suppo
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在matlab软件中编程实现基于遗传算法优化BP神经网络非线性系统拟合算法-In the matlab software programming based on genetic algorithm to optimize the BP neural network nonlinear system fitting method
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基于系统辨识理论和数据驱动建模方法，建立了供水管网 NARX（Nonlinear
Auto-Regressive with eXogenous Inputs）神经网络模型-Based on system identification theory and data driven modeling method, a neural network model of water supply network is established.
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RBF神经网络非线性系统的输出反馈控制，及英语原文资料。-Output Feedback Control of RBF neural network nonlinear system, and the English original data.
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BP神经网络用于函数拟合与模式识别，关于非线性离散系统辨识，对HARQ系统的吞吐量分析。- BP neural network function fitting and pattern recognition, Nonlinear discrete system identification, HARQ throughput analysis of the system.
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