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Nonlinear model predictive control with relevance vector regression and particle swarm optimization 总被引:1,自引:0,他引:1
In this paper, a nonlinear model predictive control strategy which utilizes a probabilistic sparse kernel learning technique called relevance vector regression (RVR) and particle swarm optimization with controllable random exploration velocity (PSO-CREV) is applied to a catalytic continuous stirred tank reactor (CSTR) process. An accurate reliable nonlinear model is first identified by RVR with a radial basis function (RBF) kernel and then the optimization of control sequence is speeded up by PSO-CREV. Additional stochastic behavior in PSO-CREV is omitted for faster convergence of nonlinear optimization. An improved system performance is guaranteed by an accurate sparse predictive model and an efficient and fast optimization algorithm. To compare the performance, model predictive control (MPC) using a deterministic sparse kernel learning technique called Least squares support vector machines (LS-SVM) regression is done on a CSTR. Relevance vector regression shows improved tracking performance with very less computation time which is much essential for real time control. 相似文献
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小型网络—校园网是学校内部之间,校内和校外之间做好沟通的关键。我们要通过利用校园内现有的条件,根据现有的情况,设计一个比较合理的校园网络;从而初步掌握局域网的设计技术和技巧,培养开发网络应用的独立工作能力。 相似文献
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