線形予測とリストを用いたカオス制御
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概要
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本報告は,線形予測モデルと入出力のデータリストを用いた状態予測カオス制御法を提案する.線形予測モデルは将来の値をそれまでの時系列データより線形写像として予測する手法であり,線形確率過程から生成される時系列の予測に非常に適している.この手法をカオス制御に応用し,予測値を用いたカオス制御を実現する.しかし,線形予測モデルはカオスのような非線形システムから生成される時系列を予測するのに適していない.つまり,非線形性の強い時系列予測では予測精度が著しく低下し,制御性能に影響を及ぼす.そこで,入出力の組み合わせデータをリストとして保存しておき,非線形性の強い部分ではリストを用いて状態予測する.これにより,非線形性の強い部分においても精度よく未来の状態を予測することができ,制御性能の向上が期待できる.
- 2012-06-28
著者
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