维纳模型的最小二乘支持向量机辨识

针对传统维纳模型辨识方法存在算法复杂、精度低的问题,通过对最小二乘支持向量机建模原理和维纳模型结构特点的分析,提出一种基于最小二乘支持向量机的维纳模型辨识新方法。该方法充分利用了维纳模型中具有线性环节这一先验知识,实现了线性和非线性环节参数的同时辨识。对于多变量维纳模型,该方法同样适用。给出并证明了该方法存在唯一解的约束条件—参数部分列满秩。仿真实验表明了该方法的有效性,与标准最小二乘支持向量机辨识方法相比,该方法具有更高的精度。