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基于最小二乘支持向量机的预测控制
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引用本文：
李海生,钟震宇,张严林.基于最小二乘支持向量机的预测控制[J].计算技术与自动化,2009,(1):
摘要点击次数
:
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全文下载次数
:
343
李海生
钟震宇
张严林
广东省科学院自动化工程研制中心,广东,广州,510070 ?
中文摘要
:
最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法克服了经典二次规划方法求解支持向量机的维数灾问题,适合于大样本的学习.提出一种新的基于LS-SVM模型的预测控制结构,对一典型非线性系统-连续搅拌槽反应器(CSTR)的仿真表明,该控制方案表现出优良的控制品质并能适应被控对象参数的变化,具有较强的鲁棒性和自适应能力.
中文关键词
:
最小二乘支持向量机(LS-SVM)
预测控制
连续搅拌槽反应器(CSTR)
Predictive Control Based on Least Squares Support Vector Machine
LI Hai-sheng
ZHONG Zhen-yu
ZHANG Yan-lin
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