基于核参数分时段调节型LSSVM的在线过程辨识方法

• 作者: 周欣然 易钊 滕召胜
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 在线过程辨识 时变非线性过程 最小二乘支持向量机 核参数
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 控制理论与实践
• 页码范围: 660-665
• 页数: 6页
• 分类号: TP273
• 字数: 6506字
• 语种: 中文

摘要

利用最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)在线辨识时变非线性过程时,设定其核参数较困难,设定的核参数不能适应过程变化而进行自动调节.针对此问题,提出了一种基于核参数分时段调节型LSSVM的在线过程辨识方法.该方法利用了三个LSSVM,并将整个建模预测时期分为启动阶段和若干个工作周期.初始阶段末和每个工作周期末选定预测误差和最小的LSSVM,作为后续工作周期的工作LSSVM,同时根据启发式规则为另两个LSSVM设定核参数,它们作为后续工作周期的比较LSSVM.该方法设定核参数相对容易,而且核参数具有一定的自动调节能力.数字仿真显示,从统计角度而言,所提方法比传统方法有更好的适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	滕召胜	湖南大学电气与信息工程学院	218	3004	28.0	43.0
2	易钊	湖南大学电气与信息工程学院	8	77	4.0	8.0
3	周欣然	湖南大学电气与信息工程学院	18	107	6.0	10.0