| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-14页 |
| ·支持向量机在建模方面的应用现状 | 第11-13页 |
| ·支持向量机逆方法的应用现状 | 第13-14页 |
| ·本文的主要工作和内容 | 第14-16页 |
| 第二章 广义预测控制理论 | 第16-26页 |
| ·预测控制 | 第16-18页 |
| ·预测控制算法 | 第16-17页 |
| ·预测控制研究现状 | 第17-18页 |
| ·广义预测控制算法 | 第18-24页 |
| ·广义预测控制 | 第18-19页 |
| ·算法原理 | 第19-24页 |
| ·小结 | 第24-26页 |
| 第三章 支持向量机与逆系统方法 | 第26-38页 |
| ·支持向量机理论基础 | 第26-31页 |
| ·统计学习理论 | 第27-29页 |
| ·支持向量机概述 | 第29-31页 |
| ·SVM 回归原理与 LS-SVM 回归原理 | 第31-34页 |
| ·逆系统 | 第34-37页 |
| ·逆系统定义 | 第34-36页 |
| ·伪线性系统 | 第36-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第四章 非线性系统 LS-SVM 阶逆系统方法 | 第38-76页 |
| ·SISO 离散非线性系统 LS-SVM 阶逆系统方法 | 第38-46页 |
| ·LS-SVM 阶时延逆系统 | 第38-41页 |
| ·SISO 离散系统 LS-SVM 阶逆系统方法 | 第41页 |
| ·仿真研究 | 第41-46页 |
| ·MIMO 离散非线性系统 LS-SVM 阶逆系统方法 | 第46-54页 |
| ·非线性多变量离散系统逆系统方法 | 第47-48页 |
| ·MIMO 离散系统 LS-SVM 的逆系统方法 | 第48-49页 |
| ·仿真研究 | 第49-54页 |
| ·LS-SVM 阶逆系统广义预测控制方法 | 第54-74页 |
| ·基于 LS-SVM 阶逆系统的广义预测控制 | 第54-55页 |
| ·SISO 离散系统 LS-SVM 阶逆系统广义预测控制 | 第55-64页 |
| ·MIMO 离散系统 LS-SVM 逆系统广义预测控制 | 第64-74页 |
| ·小结 | 第74-76页 |
| 第五章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 附录 | 第83-88页 |
