支持向量机逆系统方法在热工系统中的应用研究
作者单位：华北电力大学（北京）
学位级别：硕士
导师姓名：罗毅
授予年度：2010年
学科分类：12[管理学] 080701[工学-工程热物理] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
摘 要：本文概括介绍了支持向量机算法及逆系统方的相关内容,并针对支持向量机参数难以选择的问题,通过分析参数变化对支持向量机学习结果的影响,提出了一种改进的粒子群优化参数的方法。即在粒子群优化算法的适应度函数中,引入了与支持向量机解的稀疏性相关性的优化方法。改进算法将支持向量个数在训练集中的比例与经验风险求和作为粒子群寻优的适应度函数,避免了可能存在的“过学习问题。而后在采用参数优化保证支持向量机推广能力的基础上,将支持向量机算法引入逆系统建模,介绍了基于支持向量机的逆系统建模的一般方法;并针对多输入多输出非线性离散系统构造其以及α阶逆系统,通过仿真实验完成强耦合系统的解耦,证明了支持向量机建立逆系统模型的有效性。
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