LS-SVM误差补偿的广义预测控制

• 作者: 李海丽 王东风 翟永杰 韩璞
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 广义预测控制 最小二乘支持向量机 误差补偿
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 192-194
• 页数: 3页
• 分类号: TP273
• 字数: 3186字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.03.059

摘要

广义预测控制(Generalized Predictive Control,GPC)汲取了DMC(Dynamic Matrix Control)、MAC(Model AlgorithmicControl)中的多步预测优化策略,抗负载扰动、随机噪声、时延变化等能力强,且选取模型参数少,利于控制.然而,据研究发现GPC对模型失配问题有一定的局限性.最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)是在支持向量机的研究基础上发展而来的,具有良好的回归、分类功能.在认真学习LS-SVM原理的基础上,提出了基于LS-SVM误差补偿的广义预测控制,并选择两个模型进行了仿真实验.通过与常规GPC的比较,表明了该算法具有更优的控制性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王东风	华北电力大学控制科学与工程学院	170	3490	34.0	51.0
2	韩璞	华北电力大学控制科学与工程学院	272	4579	35.0	54.0
3	翟永杰	华北电力大学控制科学与工程学院	92	1421	19.0	35.0
4	李海丽	华北电力大学控制科学与工程学院	3	20	3.0	3.0