基于支持向量机的非线性系统模型预测控制

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摘要：支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术.由于使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,使它较好的解决了小样本情况下的学习问题.又由于其采用了核函数思想,使它把非线性问题转化为线性问题来解决,降低了算法的难度,具有全局最优、良好泛化能力等优越性能,得到广泛的研究.基于上述特性提出了一种基于支持向量机的非线性模型预测控制结构,其中使用遗传算法来求解预测控制律,随后用计算机仿真证明了此控制算法的正确性和有效性.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/97801A/200508/20118227.html

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关键词：支持向量机 非线性系统 预测控制 线性系统 系统模型 支持向量机 模型预测控制 遗传算法