基于支持向量机的系统建模方法研究

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1、华北电力大学硕士学位论文摘要摘要数学模型用来反映过程本身各有关变量之间本质关系，它可能是代数方程、微分方程或几何曲线。系统建模就是确定系统数学模型输入与输出之间的关系，现阶段系统建模的热点是基于输入一输出数据的非线性系统建模，出现了基于神经网络、小波网络等新的建模方法，但是结果依旧不尽人意。支持向量机是在统计学理论上发展的一种新的机器学习方法，由于其出色的学习性能，该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点。本文利用支持向量机，选取不同的核函数，分别对线性自回归滑动平均模型，双线性模型，非线性模型进行系统建模。仿真结果表示该方法可以有效的解决神经网络过学习问题，具有良好的性能。关键词

2、：支持向量机，系统建模，核函数，非线性系统AbstraetThemathmodeIlSusedtoimagetheessentialrelationofeveryvariableintheprocess，maybethemodelisalgebraequation，ordifferentialequation，orgeometrycurve．Theaimofsystemmodelingisconfirmingtherelationofinputandoutputinthemathmodel．Nowthehotpointofsystemmodelingisnonlinear-syst

3、emmodelingbasedinputandoutput．TherealenewmethodstosettlethequeStion，suchasneuralnetworksandwaveletnetworks．ButtheyarenotsatisfiedUS．SupportVectorMachinesisanewkindofmachinelearningalgorithmbasedonthestatisticallearningtheory．Becauseofitsstandoutlearningcapability,thealgorithmhasbeenoneofthehot

4、pointsininternationalmachinelearningresearch．Inthispaper,SupportVectorMachinesispresentedbychoosingdifferentkernelfunction．Inthisway,ARMAmodel．BMmodelandNARMAmodeIiSidentified，ThefavorableidentificationcapabilityofSupportVectorMachinesisprovedthroughsimulation．ItCallsolvetheover-learningquesti

5、onofneuralnetworks．WangGuoPeng(ControlTheoryAndControlEngineers)Directedbyprof．HanPuKEYWORDS：supportvectormachine，systemmodeling,kernelfunction，nonlinearsy’stem声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《基于支持向量机的系统建模方法研究》，是本人在华北电力大学攻读硕士学位期间，在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果。据本人所知．除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得

6、华北电力大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：王国赠日期2蝣，7、彳关于学位论文使用授权的说明本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规定，即：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅：④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤同意学校可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。(涉密的学位论文在解密后遵守此规定)作者签名：圣埴硝日期：2

7、哦胛导师签名：日期：旦2尘：f：：华北电力大学硕士学位论文1．1选题背景及意义第一章引言系统建模作为一门有着明显实用价值的学科受到广大研究人员的重视。这一方面是由于人们在认识自然、改造自然的过程中，对事物的变化规律需要定量地用数学模型来描述：另一方面是由于计算机技术的发展为建模研究提供了更好的技术手段，推动研究与实践向更深层次发展。建立数学模型的目的主要用于控制系统的设计研究、指导工艺设备的设计及过程的预报诊断【ll。系统辨识是研究建模的主要技术，它通过测量系统在外作