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状态估计中最小二乘支持向量机与无迹卡尔曼滤波的应用研究

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状态估计中最小二乘支持向量机与无迹卡尔曼滤波的应用研究
论文目录
 
中文摘要第1-4页
英文摘要第4-8页
1 绪论第8-16页
  · 状态估计的提出及研究意义第8-9页
  · 电力系统状态估计的用途第9页
  · 电力系统状态估计的研究现状第9-14页
    · 静态状态估计的研究现状第10-12页
    · 动态状态估计的研究现状第12-14页
  · 本文所做研究工作第14-16页
2 最小二乘支持向量机和无迹卡尔曼滤波的原理第16-33页
  · 引言第16页
  · 加权最小二乘估计准则的应用第16-18页
    · 静态状态估计中的应用第16-17页
    · 动态状态估计中的应用第17-18页
  · 支持向量机的基本理论第18-26页
    · 统计学习理论第18-20页
    · 支持向量机回归原理第20-24页
    · 最小二乘支持向量机第24-26页
    · 最小二乘支持向量机的特点第26页
  · 卡尔曼滤波及无迹变换的基本理论第26-32页
    · 非线性系统方程及变换第26-27页
    · 离散EKF 算法模型第27-28页
    · 离散UKF 算法模型第28-31页
    · UKF 和EKF 的性能比较第31-32页
  · 本章小结第32-33页
3 基于最小二乘支持向量机的静态状态估计第33-49页
  · 引言第33页
  · LS-SVM 的状态估计模型第33-37页
    · 交叉验证第34页
    · 网格搜索第34-35页
    · 参数选取步骤第35页
    · 状态估计实现流程第35-37页
  · 核参数鲁棒优化第37页
  · 仿真实验与分析第37-48页
    · 仿真概要第37-39页
    · 算例仿真第39-46页
    · 综合评价第46-48页
  · 本章小结第48-49页
4 基于自适应无迹卡尔曼滤波的动态状态估计第49-65页
  · 引言第49页
  · EKF 中量测函数非线性项的作用第49-50页
  · 自适应UKF 模型参数的确定第50-52页
    · 状态转移函数的参数辨识第50-51页
    · 系统噪声方差矩阵的辨识第51-52页
    · 量测噪声方差矩阵的辨识第52页
  · 动态状态估计模型第52-54页
  · 仿真实验与分析第54-64页
    · 仿真概要第54-55页
    · 算例仿真第55-63页
    · 综合评价第63-64页
  · 本章小结第64-65页
5 结论第65-66页
致谢第66-67页
参考文献第67-72页
附录第72-75页
  附录A 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录第72页
  附录B 作者在攻读硕士学位期间作为主研人参加的科研项目第72页
  附录C IEEE14 和IEEE30 标准输电系统的网络参数第72-75页

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