基于LS-SVM的陶瓷窑炉温度预测控制

针对陶瓷窑炉大热容量、大滞后、非线性等特点,提出了一种基于最小二乘支持向量机动态矩阵控制方法;首先,采用保证种群多样性微粒群算法优化的最小二乘支持向量机离线建立被控对象模型;然后在系统运行过程中,用动态矩阵预测算法实现对被控系统的预测控制;并以陶瓷窑炉温度为控制对象,与Smith预估控制以及内模控制算法进行了比较;仿真结果证明了所提控制方法具有很好的动、静态性能和强鲁棒性。     

基于支持向量机N4SID辨识模型的非线性预测控制

针对工业控制领域中非线性系统的模型辨识与预测控制问题,采用最小二乘支持向量机回归方法构造非线性函数,运用状态子空间（N4SID）模型辨识方法辨识非线性状态空间模型.在此基础上建立非线性预测控制器,利用拟牛顿算法进行非线性预测控制律的求解,从而实现了一种新的基于支持向量机N4SID辨识模型的非线性预测控制算法.仿真实验验证了该算法的有效性和可行性.     

基于L S-SVM 的非线性预测控制技术

探讨了利用最小二乘支持向量机(LS—SVM)进行非线性系统辨识的方法，LS—SVM用等式约束代替传统支持向量机中不等式约束，求解过程从解QP问题变成解一组等式方程，将得到的LS—SVM模型应用到非线性预测控制，提出了基于LS—SVM模型的非线性预测控制算法，通过CSTR过程仿真表明，最小二乘支持向量机学习速度快，在小样本情况下具有良好的非线性建模和泛化能力，基于LS—SVM的预测控制算法具有很好的控制性能。     

一种基于最小二乘支持向量机的预测控制算法

针对工业过程中普遍存在的非线性被控对象，提出一种基于最小二乘支持向量机建模的预测控制算法．首先，用具有RBF核函数的LS-SVM离线建立被控对象的非线性模型；然后，在系统运行过程中，将离线模型在每一个采样周期关于当前采样点进行线性化，并用广义预测算法实现对被控系统的预测控制．仿真结果表明了该算法的有效性和优越性．     

基于小波支持向量机的木材干燥控制技术研究

针对木材干燥系统强耦合非线性的特性,提出了一种基于小波最小二乘支持向量机的预测控制方法.讨论了利用小波支持向量机对木材干燥系统进行系统识别的方法,并将辨识模型应用于预测控制算法,实现了木材干燥的自适应控制.仿真结果表明,基于小波支持向量机的预测控制技术具有较好的鲁棒性,对木材干燥系统有很好的实用性.     

基于LS-SVM的船舶航向模型预测控制

针对船舶动态性能具有较强的非线性、大惯性及时变性的特点,采用具有RBF核函数的最小二乘支持向量机(LS-SVM),利用其可以任意逼近非线性模型的良好特性实现对船舶模型有效辨识,得到船舶航向控制系统的非线性逼近模型,并将其与模型预测控制方法相结合,将最小二乘支持向量机辨识得到的系统模型作为预测模型,并将系统模型进行线性化并用线性预测控制方法求得解析的控制律,实现对船舶航向的预测控制,达到良好航向保持目的。仿真结果表明,最小二乘支持向量机降低了计算复杂度,且有较快计算速度,在小样本情况下具有良好的泛化能力;基于最小二乘支持向量机的船舶航向预测控制系统对外界干扰及模型参数摄动均具有较好的适应能力以及良好的控制性能。     

基于PSO滚动优化的LS-SVM预测控制*

针对非线性时延系统、传统预测控制算法难以建立精确模型、控制精度不高的现状,提出一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的非线性系统预测控制算法。该算法通过LS-SVM对非线性系统输入输出数据序列的训练学习,建立其预测模型;然后运用粒子群(PSO)算法完成非线性预测控制的滚动优化。仿真结果表明,基于该方法的非线性系统预测控制具有较好的控制效果。     

基于LS-SVM/PID复合逆系统的预测控制

为了提高预测控制算法的控制性能,提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)/PID复合逆系统的预测控制算法。该算法在PID控制的基础上,利用LS-SVM离线建立被控对象的非线性逆模型作为前馈控制器,形成直接逆控制,其克服了逆系统方法鲁棒性不强的缺陷,并与原系统串联构成一个伪线性系统;然后,结合预测控制算法实现系统的预测控制。仿真结果表明,该算法具有较好的跟踪性能和抗干扰能力。     

稀疏最小二乘支持向量机及其应用研究

提出一种构造稀疏化最小二乘支持向量机的方法．该方法首先通过斯密特正交化法对核矩阵进 行简约,得到核矩阵的基向量组;再利用核偏最小二乘方法对最小二乘支持向量机进行回归计算,从而使最 小二乘向量机具有一定稀疏性．基于稀疏最小二乘向量机建立了非线性动态预测模型,对铜转炉造渣期吹炼 时间进行滚动预测．仿真结果表明,基于核偏最小二乘辨识的稀疏最小二乘支持向量机具有计算效率高、预 测精度好的特点．     

最小二乘支持向量机用于水量预测

针对标准支持向量机建模时间长的缺点,为了城市用水量准确预测,需建立有效的预测模型.采用的最小二乘支持向量机基于结构风险最小化,并在支持向量机的基础上,将求解二次规划问题转化线性方程组,采用径向基核函数,使最小二乘支持向量机模型的待定参数比标准支持向量机少,可大大加快建模速度,同时还采用了人工免疫系统的自适应动态克隆选择算法,在寻优过程中能够准确、快速地搜索最小二乘支持向量机的最优参数.把上述模型用于城市日用水量预测,具有学习速度快.也具有良好的非线性建模和泛化能力,而且预测精度较高.     

基于LS-SVM非线性内模控制在焊缝跟踪中的运用

针对单纯的模糊控制器在焊接机器人的焊缝跟踪中的控制精度欠佳、自适应性不强等问题,设计了一种新的用于焊缝跟踪的LS-SVM非线性内模控制器。通过样本数据建立系统固定的LS-SVM逆模型,与系统串联成精确的伪线性系统,对伪线性系统采用鲁棒性强的内模控制。仿真结果表明该方法具有很好的跟踪结果。     

Temperature prediction control based on least squares support vector machines

A prediction control algorithm is presented based on least squares support vector machines (LS-SVM) model for a class of complex systems with strong nonlinearity. The nonlinear off-line model of the controUed plant is built by LS-SVM with radial basis function (RBF) kernel. In the process of system running, the off-line model is linearized at each sampling instant, and the generalized prediction control (GPC) algorithm is employed to implement the prediction control for the controlled plant. The obtained algorithm is applied to a boiler temperature control system with complicated nonlinearity and large time delay. The results of the experiment verify the effectiveness and merit of the algorithm.     

ARM程序执行周期估计的基于模拟的非线性方法

为了快速而准确地估计ARM处理器上的程序执行时间,研究了基于模拟的非线性程序执行时间估计器的结构.它由程序功能剖面生成模块和程序执行时间预测模块串联而成.程序功能剖面生成模块直接用精确指令模拟器Sim-profile实现;而基于程序执行中的动态指令数与执行时间在处理器上的非线性关系,对于程序执行时间预测模块的实现,首先设计了一种人工神经网络方案,再根据对人工神经网络局限性的判断,如局部最优问题、不适于解决小样本的回归、网络拓扑结构依赖先验知识等缺点,又提出了基于最小二乘支持向量机的方法.实验证明,这些非线性方法,特别是基于最小二乘支持向量机的方法,可以用较低的模拟代价获得较高的程序执行时间估计精度.     

基于Volterra 模型的非线性系统预测控制

基于系统的正、负和双阶跃响应,提出一种新的非线性预测控制模型的建立方法,同时给出了相应的非线性控制算法,并证明了控制算法解的存在性和唯一性,针对 化工过程蒸馏塔控制系统,通过仿真计算验证了该方法的有效性。     

基于神经网络的非线性预测控制的进一步研究

介绍了适于具有纯滞后对象的基于人工神经网络的非线性多步预测控制，提出了具有自补偿功能的非线性预测反馈校正方法。仿真实验证明此方法大大增强了非线性预测控制的鲁棒性，改善了控制系统的动态和静态性能。