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工程
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动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现
时间序列的预测在经济和工程领域具有十分重要的意义。文中利用动态神经网络的特性,提出对时间序列进行预测的动态神经网络方法,并利用设计的动态神经网络对杜芬(Duffing)方程的响应时间序列进行预测,结果表明动态神经网络可以较好地对动态系统的响应时间序列进行预测。 -
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PCA（主成分分析）算法
PCA（主成分分析）算法被广泛应用于工程和科学研究中，本报告主要从PCA的基本结构和基本原理对其进行研究，常规的PCA算法主要采用线性算法，通过研究论证发现线性的PCA算法存着许多不足，比如线性PCA算法不能从线性组合中把独立信号成分分离出来，主分量只由数据的二阶统计量—自相关阵确定，这种二阶统计量只能描述平稳的高斯分布等，因此必须对其进行改进，经改进后的PCA算法有非线性PCA算法、鲁棒算法等。我们通过PCA算法在直线（平面）中拟和的例子说明了PCA在工程中的应用。本例子采用的是成分分析中的次成分（方差 -
通用性的光伏电池工程用模型
建立具有通用性的光伏电池工程用模型。给出了采用扰动观察法通过控制Boost电路占空比实现光伏电池最大功率跟踪的算法并仿真验证。首先在matlab/Simulink仿真环境中建立一个通用的PV模型。同时，可以实现对光伏电池的最大功率跟踪控制 (Maximum power point tracking，MPPT)。 -
