搜索结果: 1-4 共查到“计算机过程控制 SVM”相关记录4条 . 查询时间(0.078 秒)
基于混沌优化的LS-SVM非线性预测控制方法
LS-SVM 混沌优化 预测控制 滚动优化
2010/3/1
针对非线性系统的控制问题，提出了一种基于LS-SVM的预测控制技术。该方法将LS-SVM和非线性预测控制思想有机结合，利用混沌映射的特性，通过引入混沌优化技术对LS-SVM参数进行优化，同时又将其作为滚动优化策略，避免了非线性预测控制中复杂的梯度计算和矩阵求逆问题，仿真研究说明了该非线性预测控制器的有效性及实时性。
LS-SVM误差补偿的广义预测控制
广义预测控制 最小二乘支持向量机 误差补偿
2010/1/28
广义预测控制（Generalized Predictive Control，GPC）汲取了DMC（Dynamic Matrix Control）、MAC（Model Algorithmic Control）中的多步预测优化策略，抗负载扰动、随机噪声、时延变化等能力强，且选取模型参数少，利于控制。然而，据研究发现GPC对模型失配问题有一定的局限性。最小二乘支持向量机（Least Squares Su...
火灾识别中RS-SVM模型的应用
火灾识别 粗糙集 支持向量机
2010/1/28
提出了一种基于粗糙集-支持向量机（Rough Set Support Vector Machine，RS-SVM）的火灾识别算法。首先利用粗糙集理论，将描述火灾特征的6个变量映射为粗糙集的知识系统，再去除冗余信息，对该系统进行属性约简，获取该知识系统的规则集；利用SVM泛化和非线性逼近能力，将以上规则集作为训练火灾识别SVM的样本集，最终得到分类准确、优化的火灾识别算法。实验仿真表明：该算法对火灾...