【摘 要】
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预测模型的准确性在非线性预测控制中起着重要的作用。采用最小二乘支持向量机（LS-SVM）回归算法辨识单元机组协调控制系统模型。LS-SVM具有良好的非线性逼近能力和较快的计算速
【机 构】
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河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心（华北电力大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（71471060）, 山西省煤基重点科技攻关项目（MD2014-03-06-02）
论文部分内容阅读
预测模型的准确性在非线性预测控制中起着重要的作用。采用最小二乘支持向量机（LS-SVM）回归算法辨识单元机组协调控制系统模型。LS-SVM具有良好的非线性逼近能力和较快的计算速度,适用于非线性系统的实时建模。考虑到系统的耦合问题,提出将MIMO对象分解为多个MISO对象,分析历史输入和输出数据对每个输出分量进行建模。通过基于实际采样数据的仿真实验,证明了该模型辨识方法是有效的,且具有很好地泛化能力。
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