原文服务方: 化工学报       
摘要:
将现有的面向单输入单输出系统的基于最小二乘支持向量机的参数变化模型辨识算法(SISO-LSSVM-LPV),推广到多输入多输出系统,实现了面向多输入多输出系统的基于最小二乘支持向量机的参数变化模型辨识算法(MIMO-LSSVM-LPV),进一步结合基于遗传算法的预测控制算法(GA-MPC),提出并实现了MIMO-LSSVM-LPV+GA-MPC的建模控制一体化新架构。仿真结果表明,该辨识算法可逼近复杂非线性MIMO系统,辨识精度高,并且保留了线性回归低计算量的优点,结合了 GA 的 MPC 可实现最优控制量的在线实时寻优,并取得了良好控制效果。
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文献信息
篇名 基于最小二乘支持向量机的MIMO线性参数变化模型辨识及预测控制
来源期刊 化工学报 学科
关键词 非线性系统 最小二乘支持向量机 线性参数变化模型 多输入多输出 模型预测控制 过程控制 参数识别
年,卷(期) 2015,(1) 所属期刊栏目 过程系统工程
研究方向 页码范围 197-205
页数 9页 分类号 TP13
字数 语种 中文
DOI 10.11949/j.issn.0438-1157.20141636
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 冯凯 浙江大学控制科学与工程学系工业控制技术国家重点实验室 2 24 2.0 2.0
2 卢建刚 浙江大学控制科学与工程学系工业控制技术国家重点实验室 60 612 14.0 22.0
3 陈金水 浙江大学控制科学与工程学系工业控制技术国家重点实验室 9 104 5.0 9.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
非线性系统
最小二乘支持向量机
线性参数变化模型
多输入多输出
模型预测控制
过程控制
参数识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
化工学报
月刊
0438-1157
11-1946/TQ
大16开
1923-01-01
chi
出版文献量(篇)
11879
总下载数(次)
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总被引数(次)
117834
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