基于GA的SVMR预测控制研究

被引：6

作者：

王定成

汪懋华

不详

机构：

[1] 中国农业大学教育部现代精细农业系统集成研究重点实验室

[2] 中国科学院合肥智能机械研究所北京中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥

[3] 安徽合肥

来源：

控制与决策 | 2004年 / 09期

关键词：

支持向量机回归; 预测控制; 非线性; 遗传算法;

D O I：

10.13195/j.cd.2004.09.108.wangdch.025

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

研究高精度、有效、简单的信息预测模型是目前非线性预测控制需要解决的重要问题.SVMR建模方法简单、理论基础完备,所反映的是系统的非线性特征,在建立非线性模型中与神经网络等非线性回归方法相比具有许多独特的优点.为此,提出一种SVMR预测控制结构,利用SVMR建立非线性系统模型,利用GA进行滚动优化.实验证明,这种预测控制具有良好的非线性控制效果.

引用

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