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动态贝叶斯最小二乘支持向量机
动态预测 时间序列预测 最小二乘支持向量机 贝叶斯证据框架
2015/5/19
为了对涡扇发动机的运行参数变化进行实时高精度预测, 提出一种基于动态贝叶斯最小二乘支持向量机(LS-SVM) 的时间序列预测算法. 该算法将贝叶斯证据框架理论用于推断LS-SVM 的初始模型参数; 然后, 利用样本增减迭代学习算法实现LS-SVM 的参数动态调整. 对某型涡扇发动机的摩擦力矩时间序列进行动态预测, 并与动态LS-SVM 模型的预测结果进行比较. 结果显示, 动态贝叶斯LS-SVM ...
基于最小二乘支持向量机的无轴承同步磁阻电机解耦控制
无轴承同步磁阻电机 最小二乘支持向量机 逆系统模型 解耦控制
2014/4/28
无轴承同步磁阻电机是一个复杂的多变量、强耦合非线性系统, 实现其非线性动态解耦控制是无轴承同步
磁阻电机稳定运行的前提. 在推导其数学模型的基础上, 采用最小二乘支持向量机的方法得到无轴承同步磁阻电机
逆模型; 根据逆系统基本原理, 将复杂的原非线性多变量耦合系统解耦成伪线性系统; 根据线性系统理论, 设计了闭
环控制器, 并构建了系统仿真模型. 仿真结果表明该方法实现了系统的动态解耦, 并...
基于在线最小二乘支持向量机的广义预测控制
Generalized predictive control least squares support vector machines fuzzy least squares support machines
2008/12/24
This paper proposes a practical generalized predictive control (GPC) algorithm based on online least squares support vector machines (LS-SVM) which can deal with nonlinear systems effectively. At each...