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| 1 | 基于最小二乘支持向量机的焦炉煤气柜位预测模型及应用显示文摘针对焦炉煤气柜位难以机理预测问题,通过分析煤气的产消及柜位变化特点,建立了基于最小二乘支持向量机的柜位预测模型.构造梯度网格搜索算法优选模型参数和大样本筛选方法选取训练样本,从而提高了预测精度.上海宝钢实际煤气数据的仿真结果表明,所建模型参数选取耗时少,预测效果良好,可为煤气的平衡调度提供科学指导. | 张晓平 赵珺 王伟 丛力群 冯为民 陈伟昌 | 2010 | 控制与决策2010，25，8： | 19 |
| 2 | Online-SVR-compensated nonlinear generalized predictive control for hypersonic vehicles显示文摘This paper is concerned with the problem of hypersonic vehicle (HSV) attitude control system in uncertain flight conditions. The problem can be expressed as the adaptive robust control for a class of uncertain nonlinear systems. Based on the description of the aerodynamic structure and the model of flight control system of a certain kind of HSV, the ideal nonlinear generalized predictive control (NGPC) law based on uncertain nonlinear model is raised first to optimize the receding-horizon criterion of tracking errors. Then the online support vector regression (SVR) is employed to identify the uncertain item in the ideal control law. It is the compensating part of the controller. In addition, the stability of the close-loop system is analyzed using the Lyapunov method. The developed control strategy is well-implemented in this HSV attitude control system, and the simulation results compared with both nominal NGPC and RBF neural network disturbance observer show the good robustness and disturbance attenuation ability of this strategy and demonstrate the efficiency of online SVR algorithm. | CHENG Lu JIANG ChangSheng PU Ming | 2011 | Science China(Information Sciences)2011，54，3： | 17 |
| 3 | 基于最小二乘支持向量机的非线性广义预测控制显示文摘通过中值定理将一类非线性系统近似为时变线性系统,然后将提出的在线最小二乘支持向量机回归(OLS-SVMR)与广义预测控制相结合,提出了一种基于OLS-SVMR的自适应直接广义预测控制.利用OLS-SVMR直接设计预测控制器,并基于广义误差估计对控制器参数和广义误差估计中的未知向量进行自适应调整.理论证明了该方法可使广义误差估计值收敛到原点的一个小邻域内.仿真算例也验证了该方法的有效性. | 郭振凯 宋召青 毛剑琴 | 2009 | 控制与决策2009，24，4： | 17 |
| 4 | 钢铁企业高炉煤气发生量的在线预测建模显示文摘针对钢铁企业高炉煤气(BFG)发生量难于有效预测的问题,建立了基于数据滤波和最小二乘支持向量机的BFG发生量在线预测模型.提出改进经验模式分解阈值滤波(IEMDTF)方法对训练数据进行滤波处理;并设计了在线学习算法和贝叶斯优化法构建和优化预测模型,缩短了建模时间,同时提高了预测精度.现场实际数据预测结果表明所建模型在小样本和随机噪声数据环境下能保持很高的预测精度,与其它预测模型相比,适合于高炉煤气发生量的实时在线预测. | 张晓平 汤振兴 赵珺 王伟 丛力群 冯为民 | 2010 | 信息与控制2010，39，6： | 12 |
| 5 | 稀疏在线无偏置最小二乘支持向量机的预测控制显示文摘针对非线性预测控制中的预测模型,设计了稀疏在线无偏置最小二乘支持向量机(SONB-LSSVM),并提出了基于SONB-LSSVM的有约束单步预测控制算法。在每个控制周期,该SONB-LSSVM递推地学习新样本,并删除贡献最小样本。该样本删除技巧能提高学习样本集的多样性和代表性;与ONB-LSSVM相比,SONB-LSSVM的泛化性能受输入信号频率影响较小。控制量由Brent优化方法计算。由于SONB-LSSVM能及时学习过程动态新特性,该预测控制方法具有良好的自适应能力.液位控制仿真表明,在多种波形的期望输出并有扰动情况下该预测控制方法都是有效的。 | 周欣然 滕召胜 蒋星军 | 2011 | 电子测量与仪器学报2011，25，4： | 12 |
| 6 | 基于K-means聚类组合模型的公交线路客流短时预测显示文摘预测公交线路短时客流是实现公交动态调度的关键技术.文中通过分析客流特性,构建了基于K-means聚类算法的组合预测模型.首先利用K-means算法将短时客流数据按照时变特征的相似度划分为不同聚类,然后为每类客流数据分别建立最小二乘支持向量机、BP神经网络、自回归滑动平均模型,并考虑天气因素的影响,用遗传算法优化模型参数,对比预测结果,从中选择每个聚类的最佳预测模型构成组合模型.最后以长沙市104路公交客流数据作为实例进行预测分析,结果显示:客流数据时变特征对模型具有选择性,K-means聚类组合模型能够更好地根据不同时段客流数据的时变特征进行分类,因而有利于提高预测绩效;考虑了天气因素的K-means聚类组合模型能进一步提高公交线路的短时预测绩效. | 陈维亚 潘鑫 方晓平 | 2019 | 华南理工大学学报(自然科学版)2019，47，4： | 12 |
| 7 | 基于多核最小二乘支持向量机的短期公交客流预测显示文摘公交客流是公交规划和运营调度的基础。针对短期公交客流的非线性、随机性和复杂性及支持向量机单核核函数自适应能力较弱的特点,提出一种基于多核最小二乘支持向量机的公交客流预测方法。该方法既考虑到了公交客流的历史数据规律,又顾及到短期公交客流的时变特性,充分利用了相关参数的知识信息。为了保证模型的自适应能力和提高模型的泛化能力,作者提出了综合评价指标,并采用改进遗传算法实现向量机参数优化。最后,结合LS-SVM工具箱,在MATLAB平台上实现长春市短期公交客流的预测。预测结果表明,提出的多核预测方法具有较高的准确性、较强的鲁棒性和自适应能力,在公交客流预测中有具有较好的应用价值。 | 邓浒楠 朱信山 张琼 赵锦焕 | 2012 | 交通运输工程与信息学报2012，10，2： | 9 |
| 8 | 基于AP聚类算法的跳汰机床层松散度软测量建模显示文摘松散度是跳汰分选过程的重要影响因素,针对其难以用仪器在线检测的问题,提出采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软测量建模方法。在充分考虑分选过程高度非线性及强耦合性的基础上,为避免单模型建模回归精度差和泛化能力弱的问题,提出采用基于仿射传播(AP)聚类的LS-SVM多模型建模算法进行床层松散度软测量建模。首先采用AP算法对样本数据进行聚类划分,再用LS-SVM的方法对子类样本分别建立子模型,最后通过子模型切换策略得到系统输出。仿真实验表明,基于AP聚类算法的LS-SVM软测量建模算法能够更好地预测跳汰机床层松散度。 | 李丽娟 潘磊 张湜 | 2012 | 化工学报2012，63，9： | 9 |
| 9 | 在线最小二乘支持向量机及其在C_8芳烃异构化建模中的应用(英文)显示文摘The least squares support vector regression (LS-SVR) is usually used for the modeling of single output system, but it is not well suitable for the actual multi-input-multi-output system. The paper aims at the modeling of multi-output systems by LS-SVR. The multi-output LS-SVR is derived in detail. To avoid the inversion of large matrix, the recursive algorithm of the parameters is given, which makes the online algorithm of LS-SVR practical. Since the computing time increases with the number of training samples, the sparseness is studied based on the pro-jection of online LS-SVR. The residual of projection less than a threshold is omitted, so that a lot of samples are kept out of the training set and the sparseness is obtained. The standard LS-SVR, nonsparse online LS-SVR and sparse online LS-SVR with different threshold are used for modeling the isomerization of C8 aromatics. The root-mean-square-error (RMSE), number of support vectors and running time of three algorithms are compared and the result indicates that the performance of sparse online LS-SVR is more favorable. | 李丽娟 苏宏业 褚建 | 2009 | Chinese Journal of Chemical Engineering2009，17，3： | 7 |
| 10 | 连续平压机热压板升降系统预测控制的应用仿真显示文摘为了实现热压板升降系统的精确位置跟踪控制,本文针对系统的强耦合、非线性等特点,提出了一种基于广义预测控制(GPC)的位置跟踪控制方法。首先给出了热压板升降系统的数学模型,并推导出其传递函数,在此基础上设计出基于广义预测控制算法的位置跟踪控制器,然后对系统中油缸的位置跟踪问题进行了仿真实验研究。结果表明,基于GPC算法的位置跟踪控制相对于常规PID控制,其调节过程平稳快速、稳态误差小、鲁棒性好,具有更好的跟踪性能,可以满足热压板升降系统精确位置跟踪控制要求。 | 张星梅 戚玉涵 任丁 瞿国富 周玉成 | 2016 | 木材加工机械2016，27，4： | 7 |
| 11 | 溶解氧大时滞控制过程预测优选策略应用研究显示文摘针对污水溶解氧浓度这类大时滞有自衡过程的控制问题,提出了一种了基于曲线拟合直接预测被控变量和采用专家控制,以及优选法搜索目标控制量相结合的控制策略。通过最小二乘法对在线采集的数据进行曲线拟合,以得出迟延τ时间后的被控变量预测值,专家控制快速逼近目标控制量的区间,然后再采用基于黄金分割点的优选法快速逼近目标控制量。这种预测优选法控制策略是按照被控变量的预测值来确定控制量。有自衡过程的设定值一旦确定,目标控制量也相应确定,预测优选法控制策略就是快速搜索目标控制量。仿真和工程模拟试验结果均表明:针对这类大滞后有自衡过程,该控制策略可以实现有效控制,系统调节时间较专家控制提高50%,目标偏差可控制在1%以内。 | 张堃 吴建国 陈伟峰 张培建 费敏锐 | 2017 | 仪器仪表学报2017，38，9： | 6 |
| 12 | 改进LS-SVM的直吹式制粉出力软测量建模显示文摘针对火电厂双进双出钢球磨煤机直吹式制粉系统这一大滞后、强非线性系统,其制粉出力较难直接测量的问题,在Suykens的最小二乘支持向量机稀疏化算法的基础上,提出一种更好的改进方式,即在删除一些过大或过小的训练样本的同时,也将变化率过大的数据删除,避免了坏样本对模型的影响,简化了LS-SVM模型。改进后的最小二乘支持向量机算法被用于建立双进双出钢球磨煤机直吹式制粉出力的软测量模型。分别对改进前后的模型进行仿真验证,改进后的均方误差为0.022 7,比改进前减小了0.011 9,其收敛速度也更快,更加适用于在线学习。 | 冯磊华 桂卫华 杨锋 | 2011 | 电机与控制学报2011，15，11： | 5 |
| 13 | 一类不确定系统基于滑模干扰补偿的广义预测控制显示文摘广义预测控制(GPC)是基于非线性机理模型的一种优化控制策略,但当系统存在内部不确定性、建模动态误差和外部干扰的情况下,采用基于标称系统模型的GPC方法的系统性能将显著下降.为此,针对一类不确定非线性系统,首先分析设计了一种基于不确定模型的理想GPC控制律;同时设计了一种滑模干扰补偿器(SMDC)对系统的复合干扰进行估计,将其输出作为补偿控制与标称GPC控制律结合以消除不确定性和外干扰的影响,并利用Lyapunov理论分析了闭环复合系统的性能;最后将其应用于一种高超声速飞行器(HSV)姿态控制系统,仿真结果表明该方法具有很好的鲁棒特性和干扰衰减特性. | 程路 姜长生 都延丽 蒲明 | 2010 | 控制理论与应用2010，27，2： | 5 |
| 14 | 基于减法聚类的带钢厚度数据驱动建模显示文摘针对轧钢生产中大批过程数据没有被用于提高厚度质量的现象,提出了一种基于减法聚类的带钢厚度数据驱动在线建模方法.首先通过减法聚类将输入空间划分为一些小的局部空间,在每个局部空间中用最小二乘支持向量机建立子模型,子模型加权输出作为带钢厚度的离线模型;然后当在线数据不断增加时,通过在线减法聚类算法实时调整局部空间,子模型的参数采用最小二乘支持向量机的递推算法进行相应的在线辨识,子模型的预测输出作为模型的最后输出.实验结果表明,该方法具有良好的预测精度和较强的在线学习能力. | 梁辉 童朝南 | 2012 | 北京科技大学学报2012，34，11： | 5 |
| 15 | 基于数据驱动的热连轧厚度建模与控制方法显示文摘针对轧机厚度机理模型逐渐不满足现有的控制精度要求的现象,提出了一种基于数据驱动的热轧带钢厚度预测与控制方法.该方法通过对输入空间数据进行在线聚类划分,在各子空间使用最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)在线算法建立非线性模型,并预测系统的输出值,利用预测控制方法求得控制量,根据控制器加权策略得到全局控制量.仿真结果证明了该方法的有效性. | 梁辉 童朝南 王恒 | 2012 | 北京工业大学学报2012，38，12： | 5 |
| 16 | 基于最小二乘支持向量机的非线性系统鲁棒自适应跟踪控制显示文摘提出了一种基于最小二乘支持向量机的非线性系统鲁棒自适应跟踪控制方法.该方法通过最小二乘支持向量机在线修正由于建模误差、不确定因素等引起的非线性系统逆误差,使得系统输出可以准确跟踪参考模型输出.最小二乘支持向量机的参数调整规律由李亚普诺夫稳定性理论导出.文中证明了非线性系统的稳定性,仿真结果证明了该方法的有效性. | 谢春利 邵诚 赵丹丹 | 2010 | 信息与控制2010，39，1： | 4 |
| 17 | 基于高斯搜索的改进粒子群优化在磨矿预测控制中应用显示文摘磨矿车间工业现场在保证控制效果的同时,一般要求控制变量具有较小的变化率.提出一种基于高斯搜索的改进粒子群优化算法,该算法以高斯分布来初始化粒子群,并改进粒子速度更新公式,将所提算法融合到最小二乘支持向量机预测控制中.针对选矿厂磨矿过程,给出了基于最小二乘支持向量机的预测控制系统,以及基于高斯搜索的改进粒子群优化算法步骤.对实际磨矿过程进行仿真实验,结果表明该算法在保证控制效果的同时,能大幅度减小控制量的变化率,具有良好的性能指标和应用前景. | 孙志民 赵珺 王伟 | 2015 | 大连理工大学学报2015，55，1： | 4 |
| 18 | 基于PSO优化LS-SVM的GPRS工业控制网络时延预测显示文摘针对GPRS工业控制网络,采用Socket通信方式搭建了测试平台,在此平台上使用TCP和UDP两种协议对GPRS网络实际时延进行了测试和分析,给出了现场应用中的指导意见.基于时间序列分析,采用粒子群优化的最小二乘支持向量机的方法对GPRS工业控制网络时延进行了预测.仿真结果表明,该方法能较好地预测GPRS网络的时延,为之后的网络预测控制提供了良好的基础. | 田中大 高宪文 李琨 | 2012 | 东北大学学报(自然科学版)2012，33，10： | 4 |
| 19 | 动车组LSSVM建模与速度跟踪控制显示文摘动车组运行环境复杂多变、运行过程中空气阻力对动车组运行性能有较大影响,基于线性模型的动车组运行控制策略难以满足高精度跟踪给定速度-位移曲线要求。提出一种动车组非线性模型描述及其运行速度控制方法。首先,基于动车组牵引特性和系统运行数据,建立了动车组LSSVM非线性模型;给出了基于LSSVM模型的动车组运行速度控制方法。基于CRH380AL型动车组运行数据的仿真结果验证了该方法的有效性。 | 杨辉 张芳 刘鸿恩 李中奇 | 2015 | 控制工程2015，22，2： | 4 |
| 20 | 基于自适应LSSVM模型的动车组运行速度控制显示文摘针对动车组运行环境多变、运行过程具有不确定和强非线性特性,提出了一种动车组运行过程自适应最小二乘支持向量机LSSVM(Least Squares Support Vector Machine)建模及其速度控制方法。首先基于动车组牵引特性和运行过程数据建立其LSSVM模型,并采用粒子群优化算法确定模型参数;其次,依据模型校正策略,通过动车组运行的新数据采用自适应迭代算法来校正LSSVM模型参数,以改善模型的适应性;最后给出了基于LSSVM模型的动车组速度预测控制方法。基于CRH380AL型动车组运行数据的对比仿真结果验证了本文方法的有效性。 | 杨辉 张芳 刘鸿恩 付雅婷 | 2015 | 铁道学报2015，37，9： | 4 |
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