基于LS-SVM的模糊控制器分析与设计

探讨了利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)进行模糊控制器分析与设计的方法,LS-SVM用等式约束代替传统支持向量机中不等式约束,求解过程从解QP问题变成解一组等式方程。将得到的LS-SVM模型应用到模糊控制,提出了基于LS-SVM模型的模糊控制算法。该控制器融合了模糊控制与支持向量机的优点,具有不依赖被控对象模型、泛化能力强等特点。仿真表明,LS-SVM学习速度快,在小样本情况下具有良好的非线性建模和泛化能力。基于LS-SVM的模糊控制器具有很好的控制性能。