基于FDE-SVR的非线性系统辨识

针对非线性系统辨识中模型难以确定的问题,提出一种基于FDE-SVR(Fuzzy Differential Evolution Support Vector Regression,FDE-SVR)的非线性系统辨识方法。论文首先使用FDE自动获取SVR的相关参数;然后,使用FDE-SVR进行非线性系统辨识;最后,验证FDE-SVR辨识得到的非线性系统模型。仿真实验表明:FDE-SVR辨识可以忽略模型的具体结构,辨识得到的模型具有较高的精度,最终验证该模型的泛化性。