基于SVM和PSO的新型非线性模型预测控制
来源期刊：控制工程2008年第S2期
论文作者：李涛 吕勇哉 陈鹏
文章页码：102 - 105
关键词：非线性模型预测控制;粒子群优化;支持向量机;滚动优化;收敛性;
摘 要：对于具有强非线性或复杂非线性约束的系统,通过非线性模型的线性化和二次规划优化实现非线性模型预测控制,难以取得满意的结果。提出了一种基于支持向量机模型和粒子群优化的非线性模型预测控制系统的算法。仿真实例表明了支持向量机模型的泛化能力和粒子群优化的寻优速度及能力,证明了将其运用于非线性模型预测控制中的可行性。
李涛，吕勇哉，陈鹏
摘 要：对于具有强非线性或复杂非线性约束的系统,通过非线性模型的线性化和二次规划优化实现非线性模型预测控制,难以取得满意的结果。提出了一种基于支持向量机模型和粒子群优化的非线性模型预测控制系统的算法。仿真实例表明了支持向量机模型的泛化能力和粒子群优化的寻优速度及能力,证明了将其运用于非线性模型预测控制中的可行性。
关键词：非线性模型预测控制;粒子群优化;支持向量机;滚动优化;收敛性;
