1) nonlinear non-Gaussian
非线性非高斯模型
2) nonlinear/non-Gaussian model
非线性/非高斯模型
3) nonlinear and non-Gaussian
非线性非高斯
1.
The particle filter is an effective algorithm for the state recursive estimation in nonlinear and non-Gaussian dynamic systems by utilizing Monte Carlo simulation.
粒子滤波是指利用Monte Carlo仿真方法处理递推估计问题的非线性滤波算法,这种方法不受模型线性和Gauss假设的约束,是一种处理非线性非高斯动态系统状态估计的有效算法。
2.
The Unscented Particle Filter (UPF) was considered as one of the most effective state estimation method for nonlinear and non-Gaussian system.
最后,将自适应UPF算法与粒子滤波、标准UPF算法进行了仿真比较,仿真结果表明在保持高精度估计能力的同时,自适应UPF算法比标准UPF算法具有更好的实时性,是解决非线性非高斯系统状态估计问题的一种有效方法。
4) nonlinear/non-Gaussian
非线性/非高斯
5) nonlinear Muskingum model
非线性马斯京根模型
1.
A new algorithm,parameter estimation for nonlinear Muskingum model based on Particle Swarm Optimization(PSO) is proposed in this paper in order to solve the problem of linearization、complexity and poor accuracy for parameter estimation of Muskingum model at present.
针对目前马斯京根河道洪水演进模型参数率定中所存在的线性化、求解复杂、精度差等问题,本文提出了一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的非线性马斯京根模型参数率定新方法,并将其应用于称钩弯—临清段洪水演进计算中。
2.
The principle and implementing steps of this algorithm are introduced in detail and is applied to estimate the parameter of nonlinear Muskingum model.
本文在分析经典二进制遗传算法不足之处的基础上提出一种改进的混合遗传算法 (MGA) ,用于对非线性马斯京根模型参数的估计 。
3.
A newly developed heuristic algorithm,Harmony Search,is applied to the parameter estimation problem based on the nonlinear Muskingum model in combination with a flood routing formula which is derived from water balance equation and storage equation.
将一种新发展起来的启发式算法——和声搜索法与水量平衡方程及非线性槽蓄方程推导所得的演算公式相结合,用于非线性马斯京根模型参数率定和流量演算。
6) nonlinear Bayesian dynamic models
非线性贝叶斯动态模型
1.
Study on Several Inssues of the Nonlinear Bayesian Dynamic Models;
非线性贝叶斯动态模型若干问题的研究
2.
The paper reports a new method to deal with nonlinear Bayesian dynamic models by using NTM method,and gives the recursive formulation and the number character of the variables.
将NTM方法应用于非线性贝叶斯动态模型,给出了它的递推公式以及随机变量的数字特征的计算,与蒙特卡洛方法相比提高了效率和精度。
补充资料：连续时间非线性系统模型
分子式：
CAS号：
性质：系统模型的一种，其变量之间的关系是司E线性的且时间变量连续的系统模型。
CAS号：
性质：系统模型的一种，其变量之间的关系是司E线性的且时间变量连续的系统模型。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条