自适应最小二乘支持向量机在预测控制中的应用

"这篇文章是2009年发表在《江南大学学报(自然科学版)》上的一篇自然科学论文，作者包括任世锦、吕俊怀和王小林。研究内容涉及基于自适应最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machines, LSSVM)的预测函数控制算法。该算法通过引入新的样本与模型节点的相似性计算方法，以及结合预测误差和过程先验知识，动态调整模型复杂度，以保证模型系数的稀疏性，进而提升建模精度和效率。此外，文中还提出了在线递推形式的模型更新策略，用于增加或删除节点，并基于局部在线LSSVM的线性化模型实现了自适应预测函数控制算法。通过pH中和控制的仿真案例，验证了该算法的有效性。" 这篇论文的核心知识点包括： 1. **最小二乘支持向量机（LSSVM）**：LSSVM是一种在机器学习和模式识别中广泛应用的监督学习方法，它结合了支持向量机（SVM）和最小二乘法的优点，能够解决非线性回归和分类问题。 2. **在线建模**：在线建模是指在数据流不断到达的情况下，模型会随着时间的推移动态更新其参数，以适应变化的数据环境。这种方法对于处理时间序列数据和实时预测任务特别有用。 3. **自适应函数预测控制（Adaptive Predictive Functional Control, PFC）**：PFC是一种先进的控制策略，它利用预测模型来提前计算控制输入，以达到预期的系统性能。自适应特性意味着控制器能根据系统的动态行为自动调整其参数。 4. **模型复杂度调整**：论文提出了一种新的策略，通过结合预测误差和过程先验知识，来决定何时添加或删除模型节点，从而控制模型的复杂度，保持模型系数的稀疏性。 5. **相似性计算方法**：为了判断新样本是否需要加入模型，论文提出了一种新方法来衡量新样本与现有模型节点的相似性，这有助于决定模型的更新时机。 6. **在线递推模型更新**：论文中描述了当增加节点或删除最早节点时，LSSVM模型如何进行在线递推更新，这允许模型在运行过程中实时优化。 7. **pH中和控制仿真**：为了验证所提出的算法效果，研究者通过pH中和控制的模拟实验来测试算法性能，结果显示该算法能有效实现预测控制目标。 这篇论文的工作对于理解如何利用LSSVM进行动态系统的预测控制具有重要的理论价值和实践意义，尤其是在工业过程控制和其他实时决策问题中。通过自适应地调整模型复杂度和保持模型的稀疏性，该方法有可能提高控制系统的性能和鲁棒性。