QDPSO滚动优化的LS-SVM预测控制研究 (2010年)

【文件属性】：
文件名称：QDPSO滚动优化的LS-SVM预测控制研究 (2010年)
文件大小：986KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-05-26 23:29:02
自然科学 论文 针对非线性强时滞系统,传统的预测控制算法难以建立精确模型,其控制精度不高。提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的非线性模型预测控制算法,该算法通过LS-SVM对非线性系统输入输出数据序列的训练学习,构建其离线的预测模型,然后运用量子粒子群优化(QDPSO)算法来完成整个滚动优化的过程。仿真结果表明基于LS-SVM的非线性模型预测控制比动态矩阵控制具有更好的控制品质。