Self-calling support vector regression and partial least squares optimization support vector machine
对于一类参数未知的非线性离散系统,自适应直接广义提出了一种基于在线最小二乘支持向量机(OLS–SVM)的预测控制方法。 在该方法中,使用OLS–SVM直接设计控制器,并改进了投影引入了基于跟踪误差的自
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最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
最小二乘拟合计算量小。
鉴于传统在线最小二乘支持向量机在解决时变对象的回归问题时, 模型跟踪精度不高, 支持向量不够稀疏, 结合迭代策略和约简技术, 提出一种在线自适应迭代约简最小二乘支持向量机. 该方法考虑新增样本与历史数
无轴承同步磁阻电机是一个复杂的多变量、强耦合非线性系统, 实现其非线性动态解耦控制是无轴承同步 磁阻电机稳定运行的前提. 在推导其数学模型的基础上, 采用最小二乘支持向量机的方法得到无轴承同步磁阻电机
针对氧化铝蒸发过程的多变量、非线性和大滞后特点及不同时间和空间样本数据不同的特征,提出了基于末位淘汰机制的混沌粒子群算法的综合加权模糊最小二乘支持向量机蒸发过程预测控制方法.用变异混沌粒子群算法对模型
基于改进混沌粒子群算法的最小二乘支持向量机短期负荷预测,李劲秋,王韶,针对目前采用最小二乘支持向量机进行电力系统短期负荷预测时,运用混沌粒子群算法选取参数不能完全解决早熟,导致精度下降的问题
