基于LS-SVM在线模型的非线性预测控制研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-10页 |
| ·本文主要研究内容及结构安排 | 第10-12页 |
| 2 LS-SVM回归建模原理 | 第12-19页 |
| ·支持向量机回归概述 | 第12-14页 |
| ·LS-SVM原理 | 第14-16页 |
| ·LS-SVM回归原理 | 第14-15页 |
| ·核函数 | 第15-16页 |
| ·参数优化选择方法 | 第16页 |
| ·LS-SVM存在的问题 | 第16-17页 |
| ·仿真研究 | 第17-18页 |
| ·小结 | 第18-19页 |
| 3 改进的加权LS-SVM | 第19-25页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·改进的加权LS-SVM | 第19-23页 |
| ·仿真研究 | 第23-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 4 基于加权LS-SVM在线模型的非线性预测控制 | 第25-40页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·预测控制原理 | 第25-28页 |
| ·在线加权LS-SVM非线性预测控制算法 | 第28-34页 |
| ·在线加权LS-SVM | 第28-31页 |
| ·基于在线模型的非线性预测控制设计 | 第31-34页 |
| ·基于在线模型的预测控制算法 | 第34页 |
| ·仿真研究 | 第34-39页 |
| ·辨识性能对比研究 | 第36-37页 |
| ·控制性能对比研究 | 第37-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 5 加权LS-SVM多模型非线性预测函数控制 | 第40-55页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·非线性预测函数控制与多模型预测控制 | 第40-45页 |
| ·非线性预测函数控制原理 | 第40-42页 |
| ·多模型预测控制(MMPC) | 第42-45页 |
| ·基于加权LS-SVM多模型非线性预测函数控制 | 第45-50页 |
| ·基于加权LS-SVM的多模型在线聚类建模算法 | 第45-46页 |
| ·MIMO系统多模型非线性预测函数控制律 | 第46-49页 |
| ·加权LS-SVM多模型非线性预测函数控制算法 | 第49-50页 |
| ·仿真研究 | 第50-54页 |
| ·基于加权LS-SVM在线聚类建模仿真 | 第51-53页 |
| ·基于LS-SVM多模型预测函数控制仿真 | 第53-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 6 总结和展望 | 第55-57页 |
| ·研究工作总结 | 第55页 |
| ·研究工作展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
