基于最小二乘支持向量机和混沌优化的非线性预测控制

• 作者: 李山春 梁昔明 阎纲 龙文 龙祖强
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 最小二乘支持向量机 混沌优化 预测控制 变尺度混沌优化
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 129-135
• 分类号: TP27
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2010.02.001

摘要

针对非线性多入多出(MIMO)系统,提出一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)和混沌优化的预测控制策略.预测模型足预测控制的三要素之一.本文给出了基于混沌优化的Chaos-LSSVM算法,在可行域内反复搜索,从而得到最优的LSSVM算法参数,以及最优的LSSVM模型.在线优化是另一个要素.提出了基于变尺度混沌优化的MSC-MPC(变尺度混沌-模型预测控制)算法,可根据控制误差的大小,决定是否缩小搜索范围,从而迅速收敛到最优解.该算法计算简单,容易实现,避免了同类方法复杂的求导、求逆运算.仿真结果显示:Chaos-LSSVM算法和MSC-MPC算法分别具有良好的建模、控制性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁昔明	中南大学信息科学与工程学院	91	1070	20.0	28.0
2	李山春	中南大学信息科学与工程学院	7	77	5.0	7.0
3	龙文	中南大学信息科学与工程学院	25	424	11.0	20.0
4	阎纲	中南大学信息科学与工程学院	13	215	7.0	13.0
6	龙祖强	中南大学信息科学与工程学院	12	94	6.0	9.0