基于GA的SVMR预测控制研究
On SVMR predictive control based on GA

王定成 ¹ 汪懋华 ²

文摘	研究高精度、有效、简单的信息预测模型是目前非线性预测控制需要解决的重要问题.SVMR建模方法简单、理论基础完备,所反映的是系统的非线性特征,在建立非线性模型中与神经网络等非线性回归方法相比具有许多独特的优点.为此,提出一种SVMR预测控制结构,利用SVMR建立非线性系统模型,利用GA进行滚动优化.实验证明,这种预测控制具有良好的非线性控制效果.
其他语种文摘	It is important to study an accurate, simple and useful model for nonlinear predictive control. Supporting by mathematics theory, SVMR has a simple structure and nonlinear modeling properties. SVMR shows excellent performance compared with other non-linear regression, such as neural networks. So, the predictive control based on SVMR is presented. The nonlinear system process is given using SVMR based on empirical data, and recede optimization is obtained using GA. The demonstration shows that the predictive control has a good result for nonlinear system.
来源	控制与决策 ,2004,19(9):1067-1070 【核心库】
关键词	支持向量机回归 ; 预测控制 ; 非线性 ; 遗传算法
地址	1. 中国农业大学, 教育部现代精细农业系统集成研究重点实验室, 北京, 100083 2. 中国科学院合肥智能机械研究所, 安徽, 合肥, 230031
语种	中文
文献类型	研究性论文
ISSN	1001-0920
学科	自动化技术、计算机技术
基金	北京市“十五”科技攻关项目 ; 国家863计划 ; 国家自然科学基金资助项目
文献收藏号	CSCD:1608155