一种基于支持向量机的非线性系统辨识方法 (2010年)

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文件名称：一种基于支持向量机的非线性系统辨识方法 (2010年)

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更新时间：2024-06-11 18:38:26

自然科学 论文

提出一种新的非线性系统辨识方法，基于支持向量机回归算法，选取高斯核函数构造了从输入空间到高维特征空间的非线性映射，以避免繁琐的运算，实现对非线性系统的辨识。仿真结果表明了SVM具有很好的拟合和泛化能力，同基于神经网络的非线性系统辨识相比，其辨识和泛化性能要优于神经网络。支持向量机的使用为工业过程的系统辨识提供了一条新的途径。