17、H∞性能分析、LMI公式推导及相关证明

H∞性能分析、LMI公式推导及相关证明

1. H∞性能分析

在控制系统中,H∞性能与跟踪误差密切相关。我们考虑由目标函数给出的与跟踪误差相关的H∞性能:
[J_{\infty} = \dot{V}(t) + z(t)^T z(t) - \gamma^2 w(t)^T w(t) < 0]
其中,(z(t) = e(t) = \overline{C} \overline{x}(t)),且(\overline{C} = [I -I])。

对于所有(e(0) \in \mathcal{E}(P, 1) \subset \mathcal{E}(P, \rho)),若(J_{\infty} < 0),则对于所有(T > 0)有:
[\int_{0}^{T} J_{\infty} = \int_{0}^{T} (\dot{V}(t) + z(t)^T z(t) - \gamma^2 w(t)^T w(t)) dt < 0]
由此可得到以下两种情况:
- 当(\overline{w}(t) = 0)时:
[V(T) - V(0) < -z(t)^T z(t) \leq 0]
- 当(\overline{w}(t) \neq 0)时:
[V(T) \leq V(0) + \gamma^2 \int_{0}^{\infty} w(t)^T w(t) dt \leq 1 + \gamma^2 \rho^2]
这里,记(\rho = 1 + \gamma^2 \rho^2),则(\mathcal{E}(P, \rho))为吸引域。

当(T \to \infty)时:
[\in

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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