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探讨了利用最小二乘支持向量机(L S2SVM ) 进行非线性系统辨识的方法,L S2SVM 用等式约束代替传统支 持向量机中不等式约束, 求解过程从解Q P 问题变成解一组等式方程. 将得到的L S2SVM 模型应用到非线性预测控 制, 提出了基于L S2SVM 模型的非线性预测控制算法. 通过CSTR 过程仿真表明, 最小二乘支持向量机学习速度快, 在小样本情况下具有良好的非线性建模和泛化能力. 基于L S2SVM 的预测控制算法具有很好的控制性能.
王宇红, 黄德先, 高东杰,等.基于L S-SVM 的非线性预测控制技术[J].控制与决策,2004,19(4):383-387
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