10.3969/j.issn.2095-2783.2018.02.004
基于APSO_WLSSV M算法的Hammerstein ARMAX模型参数辨识
提出了一种新的使用粒子群算法改进最小二乘支持向量机(adaptive particle swarm optimization,APSO-WLSSVM)的复合算法,应用进化状态估计技术和变异操作改进粒子群算法,使得算法快速收敛于优化目标,具有良好的辨识效果.将所提出的方法与鲁棒最小二成向量机、最小二成相量机方法进行数值例子比较研究,结果证明了所提出的APSO-WLSSVM 方法的有效性.
Hammerstein模型、鲁棒最小二成向量机、自适应粒子群混合鲁棒最小二成相量机、参数辨识、数值例子
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TP3-05(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61573189;江苏省高等学校大学生创新创业训练计划资助项目201610300026
2018-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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