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PSO并行优化LSSVR非线性黑箱模型辨识
针对非线性黑箱系统辨识中存在不确定性、高阶次,采用常规辨识方法建立其精确数学模型十分困难等问题,提出一种基于自适应粒子群算法的最小二乘支持向量机回归(PSO-LSSVR)非线性系统辨识方法.该方法采用2组自适应粒子群算法并行计算模型,分别利用自适应粒子群算法对LSSVR中的参数进行自动选取和矩阵迭代求解,既克服了传统LSSVR参数难以确定的缺点,提高了辨识精度,同时避免了复杂矩阵求逆运算,加快了计算速度.将该方法应用于船舶操纵性模型非线性系统辨识,仿真结果表明,由该方法得到的LSSVR能够有效地对系统进行建模,仿真精度高,结构简单,具有一定的理论推广意义.
作 者： 刘胜 宋佳 李高云 LIU Sheng SONG Jia LI Gao-yun 作者单位： 哈尔滨工程大学,自动化学院,黑龙江,哈尔滨,150001 刊 名： 智能系统学报 ISTIC 英文刊名： CAAI TRANSACTIONS ON INTELLIGENT SYSTEMS 年，卷(期)： 2010 5(1) 分类号： N945.1 TP18 关键词： 粒子群算法 最小二乘支持向量机回归 非线性系统辨识 黑箱模型 船舶操纵模型【PSO并行优化LSSVR非线性黑箱模型辨识】相关文章：
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