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基于支持向量机建模的非线性预测控制研究
基于支持向量机建模的非线性预测控制研究
摘要：
本文主要介绍了基于支持向量机建模的非线性预测控制研究。首先对支持向量机的基本原理进行了介绍，然后结合实例探讨了支持向量机在非线性预测中的应用。接下来介绍了预测控制理论的基础概念和方法，提出了基于支持向量机建立非线性模型的预测控制思路。最后通过算例验证了基于支持向量机的非线性预测控制的实用性。
关键词：支持向量机；非线性预测控制；建模；预测控制
1引言
随着现代科技的发展和应用领域的不断扩大，人们对控制系统要求也越来越高。控制系统需要具备鲁棒性、适应性以及高精度等特点。在目前的工业生产中，越来越多的系统变得非线性，传统的线性控制策略已经不能满足工业控制的需要。因此，研究基于支持向量机建模的非线性预测控制策略是非常必要的。
2支持向量机
支持向量机是一种基于统计学习理论的分类算法。它的目标是找到一个超平面把不同类别的数据分开。在支持向量机中，分类器需要分类，同时还要保证间隔最大化。它不仅能够处理线性数据，还可以用于非线性数据的分类。支持向量机的分类器构建在高维空间中，这是因为在高维空间中，数据更容易分离。
3非线性预测模型
预测控制是指通过对未来状态的预测来实现控制。可以将预测控制系统看作一个含有预测模型和控制器两个部分的系统。在传统的线性预测控制中，模型通常是用ARX模型进行建模。但是，这种方法只适用于线性模型。当系统具有非线性特性时，传统的ARX模型不能很好地描述系统的动态特性。因此，需要寻找一种适用于非线性模型的预测控制方法。
4基于支持向量机的非线性建模
在建立非线性模型时，可以采用支持向量机。在支持向量机中，训练数据被映射到一个高维空间中，原来线性不能被分开的样本，在高维空间中是可分的。在非线性预测控制中，我们需要建立一个可靠的模型，通过预测未来状态信息来实现控制。为了在支持向量机中建立一个适合非线性预测控制的模型，首先要将原始数据进行处理，通过神经网络和其他方法提取出数据的特征，然后在高维空间中使用支持向量机建立非线性模型。
5基于支持向量机的非线性预测控制
基于支持向量机的非线性预测控制思路如下：首先，收集系统的输入输出数据，并在高维空间中利用支持向量机建立一个非线性模型。然后，根据模型预测系统的未来状态，同时通过预测的结果计算出控制量，通过反馈实现控制。
6实例分析
为了验证基于支持向量机的非线性预测控制在实际应用中的有效性，本文进行了一个实例分析。我们考虑一个具有异构非线性特性的控制系统。在实例分析中，研究了不同预测控制方法的控制效果，并进行了比较。分析结果表明，基于支持向量机的非线性预测控制方法对于这种类型的系统非常有效。
7总结
本文介绍了基于支持向量机建模的非线性预测控制研究，简要介绍了支持向量机的基本原理和非线性预测模型的建立方法，提出了基于支持向量机建立非线性模型的预测控制思路，并通过实例分析验证了支持向量机在非线性预测控制中的应用。基于支持向量机的非线性预测控制方法在实际应用中具有很高的实用性和可靠性，可以为工业生产中的非线性系统控制提供一种有效的解决方案。