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控制理论与应用 2005
基于支持向量机的直接逆模型辨识DOI: 10.7641/j.issn.1000-8152.2005.2.027 Keywords: 逆模型,支持向量机(SVM),BP神经网络,建模与辨识 Abstract: 在简单讨论逆模型辨识原理的基础上,利用支持向量机(SVM)对函数逼近的能力,提出了基于支持向量机的直接逆模型辨识方法.分别采用二次核函数以及高斯RBF核函数,利用训练数据对线性和非线性系统进行黑箱辨识.仿真结果表明,基于支持向量机的直接逆模型辨识方法在处理线性和非线性对象时,辨识性能都优于传统的BP神经网络,不仅辨识精度高,辨识速度快,而且泛化能力较强.
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