【摘 要】
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简要介绍了非线性回归方法--支持向量机(ε-SVM)和基于空间变换的最小二乘辨识方法(KBLS)的算法原理.通过仿真实验,对两种方法进行了比较.结果表明:两种方法都可以以高精度逼
【基金项目】
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国家863计划项目(2005AA121520),四川省教育厅科技项目(2003B020).
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简要介绍了非线性回归方法--支持向量机(ε-SVM)和基于空间变换的最小二乘辨识方法(KBLS)的算法原理.通过仿真实验,对两种方法进行了比较.结果表明:两种方法都可以以高精度逼近一个高度非线性系统.在单输入情况下,不加噪声时,KBLS具有绝对优势,拟和性能优良,但待辨识参数比支持向量个数多;加噪干扰情况下,SVM已明显优于KBLS,但支持向量的个数也大于KBLS.双输入情况下,不加噪声时,KBLS已没有明显优势;若在输出端增加噪声,KBLS几乎完全失去了抵御能力.
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