基于KPCA与LSSVM的网络控制系统时延预测方法
Networked control system time-delay prediction method based on KPCA and LSSVM作者机构:东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819
出 版 物:《系统工程与电子技术》 (Systems Engineering and Electronics)
年 卷 期:2013年第35卷第6期
页 面:1281-1285页
核心收录:
学科分类:0808[工学-电气工程] 0809[工学-电子科学与技术(可授工学、理学学位)] 08[工学] 0802[工学-机械工程] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 080201[工学-机械制造及其自动化]
主 题:网络控制系统 时延预测 核主成分分析 最小二乘支持向量机
摘 要:针对网络控制系统中随机时延很难精确预测的问题,首次将核主成分分析(kernel principal compo-nent analysis,KPCA)与最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)结合对随机时延进行预测,KPCA对输入随机时延序列降维,消除重复性与噪声,减少LSSVM的运算量,降维后的时延序列通过LSSVM算法预测时延值。仿真结果表明,基于KPCA与LSSVM的时延预测方法的预测精度高于其他的预测方法。