基于支持向量机的非线性模型预测控制

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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,使它较好地解决了小样本情况下的学习问题.又由于采用了核函数思想,使它把非线性问题转化为线性问题来解决,降低了算法的复杂度.提出了一种基于支持向量机的模型预测控制结构,并使用一个新的随机搜索优化算法来求解预测控制律,计算机仿真证明了所设计的控制算法的正确性和有效性.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95985X/200303/7594786.html

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关键词：支持向量机 线性模型 预测控制 模型预测 向量机 非线性模型 支持向量机 模型预测控制 随机搜索 MPC