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线性时间序列的研究可以通过线性回归等方法建立数学模型进行分析；而非线性时间序列比较复杂，直接建立数学模型比较困难，有时甚至具有混沌特征或分形特征。.本论文研究的时间序列主要指来自非线性确定性系统的实测单变量时间序列。.来自非线性...
摘要：本文沿着理论研究与工程实际相结合的设计思路，较为系统和全面的研究了非线性模型预测控制理论，提出改进新算法；探讨了非线性模型预测控制理论在自主水下航行器控制系统设计中的应用，丰富和发展了模型预测控制理论，本论文的主要工作及意义有以下几个方面：1)从工程应用的...
众所周知,Schr（?）dinger方程在量子力学（等离子体物理学）领域有着非常广泛的应用,该方程的两个衍生物,即非线性Gerdjikov-Ivanov（GI）模型和非线性MooneyRivilin（MR）压缩杆模型在物理学领域也具有很好的应用前景。在一些特殊条件下,非线性...
非线性模型线性模型在处理线性可分的资料时具有良好的表现，通过计算wTxw^TxwTx得到分数sss，然后进行取正负号操作也即：sign(s)sign(s)sign(s)，将数据进行分类。通过不断的优化得到一个相对完美的www，就在空间中确定了一条直线，将数据...
对于可以通过数学方法把非线性回归化成线性回归的,就按照回归方法建模;对于不能转化的,讨论其模型的参数估计方法和建模过程.2.3.1可转化线性回归的曲线回归实际中,许多回归模型的因变量和自变量之间都不是线性的,其中一些回归模型通过对自变量函数
混沌和非线性1970年后，混沌理论有了长足的发展，Ruelle和Takens研究了扰流（Turbulence）的触发；May则在生物学领域提出用混沌来解释人口增长模型，让大家理解到了非线性的重要性和用线性来简化产生的问题；物理学家Feigenbaum则发现了在不同领域、不同特征的系统，往往发展出相似的混沌系统...
线性回归模型的研究毕业论文.丽水学院2014届学生毕业（设计）论文线性回归模型的研究学院：理学院班级：金融数学10姓名：俞超迪指导老师：杨毅【摘要】：本文首先对回归分析的定义、主要内容、基本思想、实现过程进行了阐述，指出了它的优点及存在...
4.2二维非线性对流扩散方程的有限点算法及数值模拟4.2.1算法格式建立4.2.2数值模拟4.3本章小结5结论5.1本文的主要工作总结5.2本文需要进一步研究的问题致谢参考文献附录【参考文献】：期刊论文[1]无网格局部强弱法求解不规则
试建立数学模型。一、非线性规划模型建模举例例题3：抽水费用最小问题问题分析一、非线性规划模型建模举例例题3：抽水费用最小问题模型构成引入决策变量xij：第i个泵站输送到第j块地的水流量；目标函数约束条件抽水能力约束流量约束决策
非线性模型预测控制继承了传统预测控制的特点,摆脱了原有线性数学模型的,强化了模型的预测功能,使控制性能得以改善。神经网络自20世纪40年代提出以来,由于它能够充分近复杂的非线性映射关系,能够学习与适应不确定系统的动态特性,被广泛地应用于各种控制策略中。
线性时间序列的研究可以通过线性回归等方法建立数学模型进行分析；而非线性时间序列比较复杂，直接建立数学模型比较困难，有时甚至具有混沌特征或分形特征。.本论文研究的时间序列主要指来自非线性确定性系统的实测单变量时间序列。.来自非线性...
摘要：本文沿着理论研究与工程实际相结合的设计思路，较为系统和全面的研究了非线性模型预测控制理论，提出改进新算法；探讨了非线性模型预测控制理论在自主水下航行器控制系统设计中的应用，丰富和发展了模型预测控制理论，本论文的主要工作及意义有以下几个方面：1)从工程应用的...
众所周知,Schr（?）dinger方程在量子力学（等离子体物理学）领域有着非常广泛的应用,该方程的两个衍生物,即非线性Gerdjikov-Ivanov（GI）模型和非线性MooneyRivilin（MR）压缩杆模型在物理学领域也具有很好的应用前景。在一些特殊条件下,非线性...
非线性模型线性模型在处理线性可分的资料时具有良好的表现，通过计算wTxw^TxwTx得到分数sss，然后进行取正负号操作也即：sign(s)sign(s)sign(s)，将数据进行分类。通过不断的优化得到一个相对完美的www，就在空间中确定了一条直线，将数据...
对于可以通过数学方法把非线性回归化成线性回归的,就按照回归方法建模;对于不能转化的,讨论其模型的参数估计方法和建模过程.2.3.1可转化线性回归的曲线回归实际中,许多回归模型的因变量和自变量之间都不是线性的,其中一些回归模型通过对自变量函数
混沌和非线性1970年后，混沌理论有了长足的发展，Ruelle和Takens研究了扰流（Turbulence）的触发；May则在生物学领域提出用混沌来解释人口增长模型，让大家理解到了非线性的重要性和用线性来简化产生的问题；物理学家Feigenbaum则发现了在不同领域、不同特征的系统，往往发展出相似的混沌系统...
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非线性模型预测控制继承了传统预测控制的特点,摆脱了原有线性数学模型的,强化了模型的预测功能,使控制性能得以改善。神经网络自20世纪40年代提出以来,由于它能够充分近复杂的非线性映射关系,能够学习与适应不确定系统的动态特性,被广泛地应用于各种控制策略中。
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