线性规划支持向量机在非线性系统辨识中的应用

摘要：

使用线性规划优化技术代替二次规划优化技术,通过最小化支持向量数来实现支持向量机算法.由于线性规划支持向量机的核函数不需要满足Mercer定理,因此,采用复高斯小波B样条小波作为支持向量机的核函数,建立了线性规划支持向量机模型,并将其用于非线性系统的辨识.仿真结果表明,线性规划支持向量机模型的辨识精度高于二次规划支持向量机模型.

关键词：二次规划、线性规划、支持向量机、非线性系统辨识

所属期刊栏目：32

分类号：O221.1(运筹学)

在线出版日期：2006-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1007-1011