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摘要:
基于LS-SVM算法和反馈网络建立了非线性对象全参数动态模型,实现了对非线性系统动态特性的多步预测;考虑控制的实时性,研究了将非线性LS-SVM动态模型在线线性化和构造对象实时线性CARIMA动态模型的方法;并结合GPC算法,提出了LSSVM-GPC动态优化控制策略.文中验证了LSSVM-GPC动态优化控制算法的跟踪能力和抗干扰能力,通过仿真试验给出了该算法对电站锅炉燃烧系统具有优秀的动态调节性能.
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文献信息
篇名 基于LS-SVM与GPC算法的锅炉燃烧优化控制
来源期刊 重庆电力高等专科学校学报 学科 工学
关键词 最小二乘支持向量机 动态模型 非线性 广义预测控制 优化控制
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目 动力工程技术
研究方向 页码范围 40-45
页数 6页 分类号 TM621.2|TP273
字数 5051字 语种 中文
DOI
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 林涛 84 939 18.0 27.0
2 李金京 5 0 0.0 0.0
3 张仲琪 2 0 0.0 0.0
4 付树强 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
最小二乘支持向量机
动态模型
非线性
广义预测控制
优化控制
研究起点
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期刊影响力
重庆电力高等专科学校学报
双月刊
1008-8032
50-1039/TK
大16开
重庆市九龙坡区五龙庙电力4村9号
1996
chi
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