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目前,大多数智能辨识方法只考虑辨识系统的输出值,不能辨识模型的参数。对此,研究了基于线性核函数支持向量机的辨识算法,对模型参数和输出同时进行辨识。在此基础上,采用改进的PSO-SMO算法以提高辨识速度和精度。将该方法用于ARX模型和长期预测模型的参数辨识中,结果表明,该算法比其他算法具有更高的准确性。