文件名称:
用于可分离非线性系统识别的多核LSSVR方法
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文件大小: 189kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-19
详细说明：在某些非线性动力学系统中，状态变量函数通常可以与控制变量函数分开，这给识别此类系统带来了很多麻烦。为了很好地解决这个问题，提出了一种改进的带有多核的最小二乘支持向量回归（LSSVR）模型，并将该模型应用于非线性可分离系统的辨识。该方法利用了Morlet小波核函数的出色非线性映射能力，并将状态和控制变量信息组合到核矩阵中。利用复合小波核，LSSVR包含两个非线性函数，其变量分别为状态变量和控制变量，这样，回归函数可以获得更好的非线性映射能力，并且可以模拟二次连续积分中的几乎任何曲线空间。然后，它们被用来识别可分离非线性动力系统中的两个函数。仿真结果表明，多核LSSVR方法比单核方法可以大大提高识别精度，Morlet小波核比其他核方法具有更高的识别效率。
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