基于最小二乘支持向量机的模糊辨识及其在热工对象逆系统建模中的应用

摘要：

建立1种基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的模糊辨识方法,根据学习样本集的模糊聚类结果,产生LSSVM的模糊核函数,并证明该模糊核函数是Mercer核函数,为LSSVM提供1种构造核函数的简便方法.此外,由于所建立的模糊辨识方法在T-S模糊模型的后件参数学习过程中采用结构风险最小化准则,提高了模型的泛化能力.利用所建立的辨识方法进行热工对象逆系统模型辨识,证明了该方法的有效性.

关键词：最小二乘支持向量机、核函数、T-S模糊模型、逆模型、辨识

所属期刊栏目：30

分类号：TK172(热力工程、热机)

资助基金：国家自然科学基金50776103

在线出版日期：2010-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：103-106