最小二乘支持向量机论文：多核学习模糊支持向量机广义预测控制稳定性分析

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1、最小二乘支持向量机论文：多核学习模糊支持向量机广义预测控制稳定性分析【提示】本文仅提供摘要、关键词、篇名、目录等题录内容。为中国学术资源库知识代理，不涉版权。作者如有疑义，请联系版权单位或学校。【摘要】工业生产过程通常具有强非线性、时变性和不确定性等特点，线性预测控制往往不能得到满意的控制效果。非线性预测控制的研究成为学术界和工业界关注的焦点。本文针对工业过程中普遍存在的非线性被控制对象，研究了基于多核模糊最小二乘支持向量机的广义预测控制算法，主要研究内容包括两方面：1）提出了一种多核模糊最小二乘支持向量机算法，并用其作为预测模型

2、，结合广义预测控制算法，提出基于多核模糊最小二乘支持向量机的广义预测控制算法。通过仿真证明了该算法的有效性。2）将一类非线性近似为时变线性系统，利用多核模糊最小二乘支持向量机算法结合广义预测控制算法设计预测控制器。利用广义误差估计对控制器进行调整，理论上证明了该算法的收敛稳定性。该算法有效地提高了最小二乘支持向量机的抗噪性能，同吋通过不同核函数的线性加权组合构造新的等价核，降低建模精度对核函数及其参数选择的依赖性。【关键词】最小二乘支持向量机；多核学习；模糊支持向量机；广义预测控制；稳定性分析；【篇名】基于多核模糊LS-SVM的广

3、义预测控制【目录】基于多核模糊LS-SVM的广义预测控制摘要4-5Abstract5第1章绪论8-121.1论文的研究背景与意义8-91.1.1研究背景8-91.1.2研究意义91・2国内外研究现状9-101・3研究内容10-12第2章基于LS-SVM的广义预测控制12-242.1引言122.2最小二乘支持向量机12-172.2.1支持向量机12-142.2.2最小二乘支持向量机14-152.2.3模糊最小二乘支持向量机15-172.3广义预测控制17-212.3.1预测模型17-182.3.2目标函数18-192.3.3输出预测

4、19-202.3.4滚动优化20-212.3.5反馈校正212.4基于LS-SVM的广义预测控制21-232.4.1控制系统结构图21-222.4.2基于LS-SVM的广义预测控制器22-232.5本章小结23-24第3章基于多核模糊LS-SVM的GPC算法研究24-363.1引言243.2多核模糊LS-SVM24-283.3基于多核模糊LS-SVM的广义预测控制28-293.4系统参数确定29-343.4.1引用的定理及递推算法29-313.4.2模糊隶属度函数31-323.4.3核函数及参数的确定32-343.5仿真34-35

5、3.6本章小结35-36第4章稳定性分析36-444.1引言364.2预备知识36-404.3稳定性分析40-434.4本章小结43-44结论44-46参考文献46-50攻读硕士学位期间所发表的论文50-52致谢【索购全文】Q联系«：138113721Q联系Q:139938848费即发