基于支持向量回归的非线性系统辨识

• 作者: 张元林 贾新春 郑南宁
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 支持向量回归 非线性系统辨识 贝叶斯证据框架
• 年，卷（期）: 2003,（5）
• 所属期刊栏目: 实际问题研讨
• 页码范围: 471-474
• 页数: 4页
• 分类号: TP273|TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2003.05.019

摘要

本文将支持向量回归方法应用于非线性系统辨识问题.基于高斯支持向量回归及ε不敏感损失函数的基本思想,本文提出一个非线性系统辨识的新算法,并将其与用于系统辨识的径向基函数神经网络进行了比较.模拟实验表明,支持向量回归方法可以成为非线性系统辨识的有力工具.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑南宁	西安交通大学人工智能与机器人研究所	188	3039	29.0	46.0
2	贾新春	西安交通大学人工智能与机器人研究所	12	483	9.0	12.0
3	张元林	西安交通大学人工智能与机器人研究所	8	191	5.0	8.0