基于支持向量機的預測控制及其應用研究.pdf

1、預測控制作為一種先進過程控制算法，越來越多的受到關注。經過多年的快速發(fā)展，預測控制在理論研究上和實際應用上都取得了顯著的成果。從預測控制的發(fā)展過程來看，預測控制在對于線性時不變系統(tǒng)的算法研究日趨成熟，并且已經在實際工業(yè)中成功應用；
　　 然而，對于復雜非線性系統(tǒng)，預測控制的發(fā)展仍然尚未成熟。因此復雜非線性系統(tǒng)的預測控制已經成為學術界關注的焦點。
　　 基于統(tǒng)計學習理論的支持向量機，是一種嶄新的系統(tǒng)辨識和建模工具。它克服了

2、神經網絡存在的局部極小，泛化能力差，結構需要經驗確定的缺點，能夠任意逼近復雜非線性函數(shù)，且具有良好的泛化性能，近幾年受到控制界的廣泛關注。
　　 本文對基于支持向量機的非線性系統(tǒng)的預測控制進行了研究，主要內容包括以下幾個方面：
　　 (1)介紹了最小二乘支持向量機的原理，利用最小二乘支持向量機對非線性系統(tǒng)模型進行辨識，并與標準的支持向量機做了比較。仿真結果表明，最小二乘支持向量機可以很好的實現(xiàn)對模型的辨識，無論在精度還是