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张瑞民

作品数：2 被引量：48H指数：1
供职机构：东南大学自动化学院更多>>
发文基金：教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇预测控制
  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇子群
  • 2篇最小二乘
  • 2篇最小二乘支持...
  • 2篇线性系
  • 2篇向量机
  • 2篇粒子群
  • 2篇粒子群优化
  • 2篇非线性
  • 2篇非线性系统
  • 2篇测控

机构

  • 2篇东南大学

作者

  • 2篇穆朝絮
  • 2篇孙长银
  • 2篇张瑞民

传媒

  • 1篇控制理论与应...

年份

  • 2篇2010
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于粒子群优化的非线性系统最小二乘支持向量机预测控制方法被引量：48
2010年
对于非线性系统预测控制问题,本文提出了一种基于模型学习和粒子群优化(PSO)的单步预测控制算法.该方法使用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立非线性系统模型并预测系统的输出值,通过输出反馈和偏差校正减少预测误差,由PSO滚动优化获得非线性系统的控制量.该方法能在非线性系统数学模型未知的情况下设计出有效的预测控制器.通过对单变量多变量非线性系统进行仿真,证明了该预测控制方法是有效的,且具有良好的自适应能力和鲁棒性.
穆朝絮张瑞民孙长银
关键词：非线性系统预测控制最小二乘支持向量机粒子群
基于粒子群优化的非线性系统最小二乘支持向量机预测控制方法
对于非线性系统预测控制问题,本文提出了一种基于模型学习和粒子群优化(PSO)的单步预测控制算法.该方法使用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立非线性系统模型并预测系统的输出值,通过输出反馈和偏差校正减少预测误差,由PS...
穆朝絮张瑞民孙长银
关键词：非线性系统预测控制最小二乘支持向量机粒子群
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