最小二乘小波支持向量机在非线性控制中的应用

摘要：

结合小波技术和支持向量机,提出了一种基于多维允许小波核的最小二乘小波支持向量机,其小波核函数具有近似正交和适用于信号局部分析的特点.同时,给出了一种有效求解最小二乘小波支持向量机的Cholesky分解算法. 将最小二乘小波支持向量机应用在非线性系统的自适应控制上,仿真结果表明,与最小二乘支持向量机、多层前向神经网络或模糊逻辑系统相比, 最小二乘小波支持向量机均能给出较好的性能,显示出快速而稳定的学习速度,而且在相同条件下,最小二乘小波支持向量机比最小二乘支持向量机的逼近精确度提高了一个数量级.所提出的用于非线性动态系统自适应控制的最小二乘小波支持向量机方法具有效性和实用性.

关键词：支持向量机、最小二乘支持向量机、小波核、Cholesky算法、非线性动态系统、自适应控制

所属期刊栏目：13

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：甘肃省自然科学基金0803RJZA023

在线出版日期：2009-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：620-625