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基于APSO__WLSSVM算法的Hammerstein ARMAX模型参数辨识
被引量:
3
1
作者
郭伟
李明家
+2 位作者
李涛
乔东东
魏妙
《中国科技论文》
CAS
北大核心
2018年第2期136-142,共7页
提出了一种新的使用粒子群算法改进最小二乘支持向量机(adaptive particle swarm optimization,APSO-WLSSVM)的复合算法,应用进化状态估计技术和变异操作改进粒子群算法,使得算法快速收敛于优化目标,具有良好的辨识效果。将所提出的方...
提出了一种新的使用粒子群算法改进最小二乘支持向量机(adaptive particle swarm optimization,APSO-WLSSVM)的复合算法,应用进化状态估计技术和变异操作改进粒子群算法,使得算法快速收敛于优化目标,具有良好的辨识效果。将所提出的方法与鲁棒最小二成向量机、最小二成相量机方法进行数值例子比较研究,结果证明了所提出的APSO-WLSSVM方法的有效性。
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关键词
HAMMERSTEIN模型
鲁
棒
最小
二
成
向量
机
自适应粒子群混合鲁棒最小二成相量机
参数辨识
数值例子
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职称材料
题名
基于APSO__WLSSVM算法的Hammerstein ARMAX模型参数辨识
被引量:
3
1
作者
郭伟
李明家
李涛
乔东东
魏妙
机构
江苏省大气环境与装备技术协同创新中心
南京信息工程大学信息与控制学院
出处
《中国科技论文》
CAS
北大核心
2018年第2期136-142,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61573189)
江苏省高等学校大学生创新创业训练计划资助项目(201610300026)
文摘
提出了一种新的使用粒子群算法改进最小二乘支持向量机(adaptive particle swarm optimization,APSO-WLSSVM)的复合算法,应用进化状态估计技术和变异操作改进粒子群算法,使得算法快速收敛于优化目标,具有良好的辨识效果。将所提出的方法与鲁棒最小二成向量机、最小二成相量机方法进行数值例子比较研究,结果证明了所提出的APSO-WLSSVM方法的有效性。
关键词
HAMMERSTEIN模型
鲁
棒
最小
二
成
向量
机
自适应粒子群混合鲁棒最小二成相量机
参数辨识
数值例子
Keywords
Hammerstein model
weighted least squares support vectort vector machine(WLSSVM)
adaptive particle swarm optimization WLSSVM(APSO-WLSSVM)
parameter identification
numerical examples
分类号
TP3-05 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于APSO__WLSSVM算法的Hammerstein ARMAX模型参数辨识
郭伟
李明家
李涛
乔东东
魏妙
《中国科技论文》
CAS
北大核心
2018
3
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职称材料
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