卡尔曼滤波算法,在锂电池SOC估计中,如何提高估计精度及鲁棒性
AEKF算法流程如图2所示。??·联合ISMO的AEKF算法建立·??SMO为非线性状态观测器且对模型参数扰动具有较强的鲁棒性,在一定程度上能降低系统参数变化和外界扰动的影响,研究者联合算法利用改进滑模观测器作为输入端估计系统的状态变量,ISMO对建模误差鲁棒性较强,一定程度上降低了系统参数变化和外界扰动的影响,基于...
【华安证券·金融工程】专题报告:RSAP-DFM:基于连续状态的动态...
本篇是“学海拾珠”系列第二百零四篇,文章提出了一个基于连续状态的动态因子模型RSAP-DFM,该模型自适应地提取连续的宏观经济信息,并通过双重状态转换对股票收益的进行动态显式映射,引入遵循对抗学习思想的后验因子有效地纠正了先前因子映射的偏差。基于连续状态的动态因子模型RSAP-DFMRSAP-DFM框架能够自适应地提...
基于电流特征分析的电机故障诊断研究进展
Seera等人提出了一种混合智能模型,该模型由模糊最小最大(FMM)神经网络和随机森林组成,并将电流信号的功率谱密度输入该模型,以检测不同噪声水平的电机故障。Misra和Pahuja利用基频周围二次转差频率的上下边带构建故障指标,然后将该指标输入FL系统,以检测稳态条件下的转子断条情况。Abid等人和Gangsar等人将...
ResHDC:为大脑中网格细胞的计算操作提供了可能解释的框架:残差超...
总结来说,我们列出了通过残数超维计算实现的四个关键编码属性:(1)代数结构:向量上的简单操作执行编码值的加法和乘法;(2)表达性:可行的编码范围与维度的增长速度比线性更好;(3)高效解码:解码所需的资源与编码范围的增长速度相比,增长得更慢;(4)对噪声的鲁棒性。尽管以前提出的一些模型实现了这些属性中的...
【华安证券·金融工程】专题报告:另类情绪指标与股票市场收益之间...
我们使用普通最小二乘法(OLS)估计方程(2),并报告经过White校正的t统计量,这些统计量对异方差性具有鲁棒性。图表8列出了变量定义和来源。图表9报告了回归估计结果。列(1)包括月份虚拟变量以及国家和年份固定效应。结果显示,情绪下降期(负面月份)与基于音乐的情感显著负相关,t统计量超过9;我们在情绪...
万字长文详解商用车电控转向系统的发展现状与趋势
[65]中研究了商用车底盘域中的各个子系统控制之间的联系,通过设计控制分配策略来提升控制安全性;为了消解车辆底盘域子系统之间的耦合效应,文献[66]中提出一种基于小波神经网络的底盘一体化控制策略,实现车辆主动后轮解耦控制和直接偏航力矩控制;文献[67]中利用递归最小二乘估计对车辆质量进行估计,在转向和制动联合防...
纳米硬件的计算框架v1|向量|高维|算法|鲁棒性|大语言模型_网易订阅
第二,VSAs的设计灵感来自大脑,适合在纳米计算技术中实现[Karunaratneetal.,2020]因为它对单个设备的变化非常鲁棒。第三,VSA是一个具有两个接口的框架,一个面向计算和算法,另一个面向实现和表示(参见图。1).有不同的VSA模型,它们都提供相同的操作原语,但在这些原语的实现方面略有不同。例如,VSA模型使用二元...
【华创·每日最强音】银行业基金持仓分析:1Q24银行板块持仓回暖...
研究结果表明,回看天数和惩罚系数共同决定了算法穿透的准确性。算法一和算法二的精确度类似,但是算法二的鲁棒性更好。偏股基金调仓行为和沪深300指数变化情况——偏股基金像是市场的跟随者通过研究基金的高频仓位和沪深300指数的关系,我们发现偏股基金的仓位和沪深300指数走势存在相关性。从统计来看,偏股基金的调仓滞后...
CV最新论文|2月19日 arXiv更新论文合集
本研究的目的是研究弥散加权MRI模式结合结构化健康概况在预测功能结果以促进早期干预方面的疗效。提出了一种深度融合学习网络,分为两阶段训练:第一阶段侧重于跨模态表示学习,第二阶段侧重于分类。监督对比学习被用于学习区分特征,这些特征将两类患者与个体模式的嵌入和融合的多模态嵌入区分开来。该网络将DWI和...
高效因子分解:Resonator networks 2
交替最小二乘法(AlternatingLeastSquares,ALS)是在张量分解文献中非常重要的算法(Kolda&Bader,2009)。然而,尽管ALS在特定类型的张量分解中取得了成功,但我们的问题与通常研究的有所不同(见附录D)。ALS中的更新相当贪婪:它们精确解决了每个最小二乘子问题。更逐步地修改系数可能是有意义的,这是我们接下来要...