【摘 要】
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针对网络控制系统（networkedcontrolsystem，NCS）中随机时延导致系统性能下降的问题，利用粒子群优化（particleswarmoptimization，PSO）的最小二乘支持向量机（1eastsquaresupportvectorm
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针对网络控制系统（networkedcontrolsystem，NCS）中随机时延导致系统性能下降的问题，利用粒子群优化（particleswarmoptimization，PSO）的最小二乘支持向量机（1eastsquaresupportvectormachine，LS-SVM）建立NCS中随机时延预测模型，精确预测未来时刻的时延；同时利用该预测算法预测的时延通过快速隐式广义预测控制算法对NCS随机时延进行补偿。仿真结果表明，PSO优化的LS-SVM算法对随机时延具有较高的预测精度，同时快速隐式广义预测
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