PCA-LSSVM方法的控制系统性能评估

• 作者: 苏成利 蔡宏斌
• 来源期刊: 自动化仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 最小二乘支持向量机 多变量控制系统 主元分析 关联矩阵 性能指标 性能评价
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 10-14
• 页数: 5页
• 分类号: TP13
• 字数: 3585字
• 语种: 中文

摘要

为了准确地评价多变量控制系统的性能,并简化其评价过程的计算复杂度,提出了基于主元分析(PCA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的多变量控制系统性能评价方法.该方法将原始自变量数据通过PCA方法进行降维处理,利用二次损失函数取代支持向量机中的不敏感损失函数,将不等式约束变为等式约束,从而将二次规划问题转变为线性方程组的求解,并对LSSVM的参数选取做了改进.该方法在性能评价过程中不需要求解系统关联矩阵,简化了求解的复杂性.仿真实例验证了PCA-LSSVM性能评价方法更能反映控制系统真实性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏成利	辽宁石油化工大学信息与控制工程学院	89	409	9.0	12.0
2	蔡宏斌	辽宁石油化工大学信息与控制工程学院	5	9	2.0	3.0