1) discrete stochastic dynamic programming model
离散随机动态规划
3) stochastic dynamic programming
随机动态规划
1.
Long term generation optimization of Three-Gorge cascade using stochastic dynamic programming;
随机动态规划在三峡梯级长期发电优化调度中的应用
2.
Firstly,the jointed decision question is used for a centralized system with a stochastic dynamic programming model.
根据一类产品单周期两阶段销售的营销特性,首先以集中式系统的视角研究了其联合最优决策,并应用随机动态规划模型刻画了集中式系统的最优决策;然后,证明了其期望利润函数关于各决策矢量的凹性,并给出了确定最优决策矢量的迭代搜寻算法;最后,应用数值实验对决策结果进行了分析。
3.
In the light of the actual conditions of the Xiaoxiang reservoir irrigation project located in Qujing City, Yunnan Province this paper adopted the stochastic dynamic programming model, which combined a mathematical model with a simulation model.
结合云南省曲靖市潇湘水库灌区工程实际,首先采用随机动态规划模型模拟潇湘水库的年径流、月径流,得到水库的入库径流过程,再根据系统论的思想建立了节水灌溉水量最优分配的模型:大系统分解———协调模型,获得了灌溉水量的最优分配方案。
4) stochastic dynamic planning
随机动态规划
1.
A stochastic dynamic planning model with jump processes is presented for nonrenewable resources under two kinds of uncertainties.
通过一个带跳的随机动态规划模型,探讨了市场需求、资源储量的不确定性以及勘探活动对于矿产资源价格和开采率的影响。
5) stochastic dynamical programming
随机动态规划
1.
The nonlinear stochastic optimal control strategy for an averaged system is presented which derives the averaged system by using the stochastic averaging method and obtains the control law according to the stochastic dynamical programming principle.
首先建立非线性随机系统的最优控制问题,并介绍通过随机平均法导出平均系统、再由随机动态规划原理确定控制律的平均系统的非线性随机最优控制方法。
2.
A stochastic optimal time-delay control method for stochastically excited nonlinear systems was proposed based on the stochastic averaging method for time-delay systems and the stochastic dynamical programming principle.
基于时滞系统的随机平均法与随机动态规划原理,提出一种非线性系统的随机最优时滞控制方法。
6) dynamic programming
随机动态规划法
1.
Economic analysis of integrated system project based on dynamic programming;
基于随机动态规划法的系统集成项目的经济分析
补充资料：离散随机信号处理
| 离散随机信号处理 discrete random signal processing 利用数字运算，对离散随机信号进行各种滤波处理、离散变换和谱分析。随机信号是一种非确定性的信号，如热噪声信号发生器输出的电信号，飞行器起飞时的结构振动，以及起伏海面的波动高度等。它们的共同特点是无法预测其未来瞬间的精确值。处理的目的是便于从中提取有用的信息，削弱信号中的多余信息量，便于估计信号的特征参数，或变换成易于分析和识别的形式等。 随机信号处理的主要理论基础是信号检测理论、估计理论和随机过程理论。根据理论分析，随机信号的不同样本函数在同一时刻的值往往是不确定的，因而只能用样本函数集的统计平均来描述，如用均值、均方值、方差、概率密度函数、相关函数和功率谱密度函数来描述随机过程的特性。但是，在大多数情况下，被处理的随机信号是具有各态历经的平稳随机过程，它的样本函数集平均可以用某一样本函数的时间平均来确定，这给随机信号的分析和处理带来很大方便。虽然平稳随机信号本身是不确定的，但它的相关函数是确定的，可以利用快速变换算法来计算。相关函数的傅里叶变换或Z变换表示随机信号的功率谱密度函数，简称为功率谱。功率谱是描述随机信号基本特征的重要参数，而功率谱估值是按照实际观测的有限数据估计得到的，它必然与真实的功率谱值有差别。为了减小谱分析偏差和提高谱分辨率，产生了多种谱估计方法。 在非平稳随机信号处理中，非平稳随机过程的特征函数一般是随时间而变化的，不能再用时间平均代替集平均，只能用组成过程的样本函数集的瞬时平均来描述其特性。因而求得的功率谱是随时间变化的谱。这种时变功率谱的计算方法仍在研究中。卡尔曼滤波和最大熵法是处理非平稳随机信号的有用方法。 |
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参考词条