[1]王杰,陈锴鹏..基于决策函数及PSO优化的SVM预测控制应用研究[J].郑州大学学报(工学版),2013,34(02):53-56.[doi:10.3969/j.issn.1671-6833.2013.02.014]
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基于决策函数及PSO优化的SVM预测控制应用研究()
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《郑州大学学报(工学版)》[ISSN:1671-6833/CN:41-1339/T]

卷:
34卷
期数:
2013年02期
页码:
53-56
栏目:
出版日期:
2013-03-28

文章信息/Info

作者:
王杰陈锴鹏.
郑州大学电气工程学院,河南郑州,450001, 郑州大学电气工程学院,河南郑州,450001
关键词:
支持向量机 决策函数 粒子群算法 预测控制
DOI:
10.3969/j.issn.1671-6833.2013.02.014
摘要:
SVM处理大样本问题时性能明显不如神经网络,因此笔者利用矩阵变换进行决策函数的简化来提升SVM的训练速度,对SVM建模时非必需的支持向量进行约简,并引入一个松弛变量来提升约简效果.实验证明,约简后支持向量个数减少三分之一以上.SVM所建立的模型进行线性化之后应用于预测控制当中,采用PSO算法来选择最优的SVM参数和计算预测控制的最优控制律.通过对水泥回转窑窑尾烟室温度的数据进行实验仿真,结果表明该方法可以提高系统响应速度,减小系统响应的超调量.

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更新日期/Last Update: 1900-01-01