基于LSSVM的MIMO系统快速在线辨识方法

被引：11

作者：

周欣然 ^{[1
,2
]}

滕召胜 ^{[1
]}

赵新闻 ^{[3
]}

机构：

[1] 湖南大学电气与信息工程学院

[2] 中南大学信息科学与工程学院

[3] 中南大学物理科学与技术学院

来源：

计算机应用 | 2009年 / 29卷 / 08期

关键词：

在线系统辨识; 时变非线性系统; 多输入多输出系统; 最小二乘支持向量机;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP273 [自动控制、自动控制系统];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化];

摘要：

针对时变非线性多输入多输出(MIMO)系统在线辨识较困难的问题,提出一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的快速在线辨识方法。介绍了现有LSSVM增量式和在线式学习算法,并为它引入了一些加速实现策略,得到LSSVM快速在线式学习算法。将MIMO系统分解为多个多输入单输出(MISO)子系统,对每一个MISO利用一个LSSVM在线建模;这些LSSVM执行快速在线式学习算法。数字仿真显示该方法建模速度快,模型预测精度高。

引用

页码：2281 / 2284+2314 +2314

页数：5

共 9 条

[1]

辨识非线性MIMO系统的多输出ε-SVR模型研究 [J].