基于FDE-SVR的非线性系统辨识

• 作者: 张帅 王鲜芳
• 来源期刊: 河南机电高等专科学校学报
• 学科: 工学
• 关键词: 系统辨识 支持向量机 模糊集 差分进化
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 页码范围: 6-10
• 页数: 5页
• 分类号: TP183

摘要

针对非线性系统辨识中模型难以确定的问题,提出一种基于FDE-SVR（Fuzzy Differential Evolution Support Vector Regression,FDE-SVR）的非线性系统辨识方法。论文首先使用FDE自动获取SVR的相关参数;然后,使用FDE-SVR进行非线性系统辨识;最后,验证FDE-SVR辨识得到的非线性系统模型。仿真实验表明：FDE-SVR辨识可以忽略模型的具体结构,辨识得到的模型具有较高的精度,最终验证该模型的泛化性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王鲜芳	河南师范大学计算机与信息工程学院	35	104	6.0	8.0
2	张帅	河南师范大学计算机与信息工程学院	9	6	1.0	2.0