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电工技术
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1
1.
基于PSO优化最小二乘支持向量机的热工系统辨识
总被引:2,自引:1,他引:1
宋宏耀
宋宏兵
崔秀政
《电力科学与工程》
2009,25(10)
在用最小二乘支持向量机(LS-SVM)辨识大迟延对象时,正则化参数、核宽度以及模型类中的迟延时间多是根据经验估测的,而不同的参数值对最小二乘支持向量机辨识的精度就会不同.针对上述问题,采用粒子群优化(PSO)算法对热工辨识系统中的相关参数进行优化.对电厂一次风量数据和平均床温数据进行的仿真实验结果表明,在用LS-SVM对大迟延对象进行辨识时,通过PSO算法进一步确定其最佳参数及迟延时间,能够有效地提高辨识精度.
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