基于支持向量机的协调系统辨识

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1、华北电力大学（保定）硕士学位论文基于支持向量机的协调系统辨识姓名：宋豪杰申请学位级别：硕士专业：控制工程指导教师：董泽;张培华20081216华北电力大学工程硕士学位论文摘要摘要本文研究了火电厂协调系统的动态特性及其对象辨识的方法，其中着重论述了支持向量机算法的原理及其实现协调系统辨识的方法，并以山西阳光发电厂300MW机组协调系统升负荷过程中采集到的实际数据为例进行了仿真辨识。其中包括了协调系统动态特性辨识的研究意义；动态特性分析；协调系统辨识的方法；两种支持向量机算法原理的分析及基于粒子群算法的支持向量机原理；运用MATL惦语言实现基于S

2、M0、LS．SⅥ江、PSO．LS．SⅥ订三种方法的协调系统辨识仿真，并将三种方法进行了分析比较。研究的重点在于基于各种支持向量机算法的辨识方法的研究和仿真实现，从原理到仿真实现都进行了详细的介绍和分析。关键词：协调系统，辨识方法，顺序优化，最小二乘支持向量机，粒子群算法ABSTRACTTMspapcrdisc邯sedtlled)，Il枷cs狃ditsid锄tificationmethodSofcoordinateds"舱minpow盯plant，whichfocusedonStudy协gprincipl姻ofSupportV，ectorMac

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7、DirectedbyVicePro￡DongZeKEYWoRDS：coordinationsystem，identificationmethods，SMo，LS—SVM，PSo华北电力大学工程硕士学位论文摘要摘要本文研究了火电厂协调系统的动态特性及其对象辨识的方法，其中着重论述了支持向量机算法的原理及其实现协调系统辨识的方法，并以山西阳光发电厂300MW机组协调系统升负荷过程中采集到的实际数据为例进行了仿真辨识。其中包括了协调系统动态特性辨识的研究意义；动态特性分析；协调系统辨识的方法；两种支持向量机算法原理的分析及基于粒子群算法的支持向量机

8、原理；运用MATL惦语言实现基于SM0、LS．SⅥ江、PSO．LS．SⅥ订三种方法的协调系统辨识仿真，并将三种方法进行了分析比较。研究的重点在于基于各种支持向量机算法的辨识方法的研究和仿真实现，从原理到仿真实现都进行了详细的介绍和分析。关键词：协调系统，辨识方法，顺序优化，最小二乘支持向量机，粒子群算法ABSTRACTTMspapcrdisc邯sedtlled)，Il枷cs狃ditsid锄tificationmethodSofcoordinateds"舱minpow盯plant，whichfocusedonStudy协gprincipl姻of

9、SupportV，ectorMacllinealgoritll

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