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PCA—LSSVM方法的控制系统性能评估

蔡宏斌 苏成利 自动化仪表 2014年第01期

摘要:为了准确地评价多变量控制系统的性能,并简化其评价过程的计算复杂度,提出了基于主元分析(PCA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的多变量控制系统性能评价方法。该方法将原始自变量数据通过PCA方法进行降维处理,利用二次损失函数取代支持向量机中的不敏感损失函数,将不等式约束变为等式约束,从而将二次规划问题转变为线性方程组的求解,并对LSSVM的参数选取做了改进。该方法在性能评价过程中不需要求解系统关联矩阵,简化了求解的复杂性。仿真实例验证了PCA.LSSVM性能评价方法更能反映控制系统真实性能。

关键词:最小二乘支持向量机多变量控制系统主元分析关联矩阵性能指标

单位:辽宁石油化工大学信息与控制工程学院 辽宁抚顺113001

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