基于支持向量機的非線性系統(tǒng)辨識及控制研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、現(xiàn)實生活中大部分過程都是非線性的，傳統(tǒng)的線性辨識方法難以辨識非線性系統(tǒng)，進而難以實施有效內模控制。針對上述問題，本文設計了一種基于SVR的非線性系統(tǒng)辨識及控制策略，主要內容如下:
　　首先，對非線性系統(tǒng)辨識和控制進行深入的分析研究，提出了使用SVR來進行非線性系統(tǒng)辨識及控制研究。為了自動獲取SVR的相關參數(shù)，提出了基于模糊差分進化(FDE)算法來自動獲取SVR相關參數(shù)。
　　其次，設計了基于FDE-SVR的非線性系統(tǒng)辨識方法

2、。為了說明FDE算法的優(yōu)越性，進行兩次試驗:第一次，使用模糊差分進化算法自動獲取相關參數(shù)，然后使用獲取到的參數(shù)進行非線性系統(tǒng)辨識;第二次，使用標準差分進化算法自動獲取相關參數(shù)，然后用獲取到的參數(shù)進行非線性系統(tǒng)辨識。實驗結果表明:基于FDE-SVR的非線性系統(tǒng)辨識方法能夠提高辨識精度和辨識速度。
　　最后，基于FDE-SVR實現(xiàn)對非線性系統(tǒng)內?？刂?。首先，使用FDE-SVR辨識出內?？刂浦械膬炔磕Ｐ蚆;然后，使用FDE-SVR辨識出

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