1) co-state predictive algorithm
协状态预测算法
2) method of state forecasting
状态预测法
3) state prediction
状态预测
1.
Research on marine diesel engine's state prediction based on series grey artificial neural network
基于串联灰色神经网络的船用柴油机状态预测研究
2.
By using Kalman filtering algorithm chosen from the prediction control theories, a complete recursion formula is established after carrying out a derivation on the state prediction algorithm of architectural active control parameter.
选择预测控制理论中的Kalman滤波算法 ,对建筑结构主动控制参数的状态预测算法进行推导 ,建立了完整的递推公式 。
3.
A state prediction method was used to predict the behavior of agents and the trend of the sys.
针对复杂动态环境下的多智能体协作问题,提出基于信息处理和状态预测的优化动态协作算法。
4) condition prediction
状态预测
1.
Considering the deficiencies of general multi-step predictive method based on GM(1,1)(grey model),a condition prediction method based on metabolic filling GM(1,1) was proposed.
针对一般GM(1,1)多步预测方法的不足,提出了一种基于代谢递补GM(1,1)的状态预测方法。
2.
The research presents a credible prediction region and provides a reliable theory foundation,as well as new idea for condition prediction of co.
这一研究为确立复杂设备状态预测的可信区间提供了理论支持 ,所获得的方法为复杂机械系统状态预测的可预测时间的界定提供了行之有效的技术方
3.
This research indicates that a creditable region and provide a reliable theory foundation, as well as new idea for condition prediction to complex machine.
该研究为复 杂机械状态预测可信度区间的的确立提供了的理论支持,为复杂机械状态预测的可预测时间的界定提供了新思路和行之有效的工具。
5) condition forecasting
状态预测
1.
Based on wavelet transformation and chaos theory, this paper presents a condition forecasting method for complex systems.
应用小波变换和混沌理论对复杂系统状态预测方法进行了研究。
2.
In recent years, the successful using of combining prediction method in manyfields has exploited new way for the development of condition forecasting technology ofpower generating equipment.
近年来,组合预测在许多领域中的成功应用,为发电设备的状态预测技术的发展开拓了新的途径。
补充资料：预测控制算法
分子式：
CAS号：
性质：一类基于模型预测的计算机控制算法的总称。通常包括动态矩阵控制，模型算法控制，内模控制，广义预测控制等。它是利用预测模型来预估过程未来的输出状况与设定值之间的偏差，以此为基础，采用“滚动式”的最优化策略来计算当前的控制输入，并引入输出的实时测量值来进行在线校正。它具有对数学模型要求不高，能处理具有时滞的对象，跟踪性能良好等优良性能。
CAS号：
性质：一类基于模型预测的计算机控制算法的总称。通常包括动态矩阵控制，模型算法控制，内模控制，广义预测控制等。它是利用预测模型来预估过程未来的输出状况与设定值之间的偏差，以此为基础，采用“滚动式”的最优化策略来计算当前的控制输入，并引入输出的实时测量值来进行在线校正。它具有对数学模型要求不高，能处理具有时滞的对象，跟踪性能良好等优良性能。
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