期刊文章详细信息
回归型支持向量机的系统辨识及仿真
System Identification and Simulation Based on Support Vector Machine for Regression
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]上海交通大学电信学院自动化系,上海200030 [2]燕山大学机械工程学院机电系,河北河北秦皇岛066004
基 金：河北省教育厅2002年科研计划(2002125)
年 份：2004
卷 号：21
期 号：5
起止页码：41-44
语 种：中文
收录情况：CSCD、CSCD_E2011_2012、JST、ZGKJHX、普通刊
摘 要：本文详细阐述支持向量机(SVM)和最小二乘SVM(LS-SVM)的基本原理基础上,提出基于SVM的线性、非线性系统辨识,通过仿真分析并比较SVM、LS-SVM辨识与神经网络辨识结果,得到SVM、LS-SVM方法比神经网络具有更高的系统辨识精度和更好的泛化能力;LS-SVM算法比SVM快速,抗噪声能力强,更适合于动态系统辨识。
关 键 词：支持向量机 神经网络 系统辨识
分 类 号：TP271.61]
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