基于遞歸策略的動態(tài)支持向量機及其應(yīng)用研究.pdf

1、支持向量機具有全局最優(yōu)、結(jié)構(gòu)簡單、推廣能力強等優(yōu)點，是機器學(xué)習(xí)和模式識別領(lǐng)域的研究熱點之一。近年提出的各種動態(tài)支持向量機方法，一定程度上解決了新信息對模型的影響，但是由于其模型結(jié)構(gòu)的本質(zhì)靜態(tài)特性，仍不能很好處理工況實時變化的問題。如何建立本質(zhì)動態(tài)的支持向量機模型并將其應(yīng)用到系統(tǒng)的建模和控制中，具有十分重要的理論研究和應(yīng)用價值。 針對動態(tài)建模問題，將動態(tài)遞歸思想引入支持向量機結(jié)構(gòu)，建立基于遞歸策略的動態(tài)支持向量機模型（Dynami

2、c Recurrent-SVR），給出具體的數(shù)學(xué)問題描述和相應(yīng)的解決算法。實際工業(yè)數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以看出其模型的平滑度和泛化能力要遠遠優(yōu)于靜態(tài)結(jié)構(gòu)的支持向量機模型。 在聚合物微觀質(zhì)量——分子量分布的建模與控制問題中，由于分子量分布不僅是時間的函數(shù)，同時也是鏈長的函數(shù)，因此，僅靠動態(tài)支持向量機難以完成建模任務(wù)，為此提出一種動態(tài)支持向量機與B樣條網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的復(fù)合模型結(jié)構(gòu)和相對簡單的優(yōu)化算法，其中動態(tài)支持向量機部分體現(xiàn)模型的時間特性，B樣