基于GA的SVMR非线性预测控制研究

"基于GA的SVMR预测控制研究 (2004年)" 是一篇探讨非线性预测控制技术的科研论文，作者是王定成和汪感华，发表在2004年的《控制与决策》杂志第19卷第9期上。文章主要研究如何构建高精度、高效且简洁的预测模型，以解决非线性预测控制中的关键问题。 文章的核心是支持向量机回归（SVMR）在预测控制中的应用。支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习工具，尤其适用于处理非线性问题。SVMR利用支持向量机的概念来建立非线性系统的预测模型，其优势在于结构简单、理论基础牢固，并能有效捕捉系统的非线性特性。与神经网络等其他非线性回归方法相比，SVMR在模型建立上具有独特的优势。 论文提出了一种结合SVMR和遗传算法（GA）的预测控制策略。遗传算法是一种全局优化方法，常用于解决复杂优化问题。在预测控制框架下，SVMR被用来构建系统模型，而GA则用于滚动优化，即在每一控制周期中调整控制策略以优化系统性能。通过这种方式，可以实现对非线性系统的高效控制。 实验结果证实了这种基于SVMR和GA的预测控制方法在非线性控制任务中的优越性能。它不仅能提供精确的预测，而且由于遗传算法的适应性和全局搜索能力，使得控制器能够灵活应对系统动态变化，从而达到良好的控制效果。 关键词：支持向量机回归（SVMR）、预测控制、非线性、遗传算法（GA）。该研究对于理解和改进非线性系统的控制策略，特别是在农业、工程和其他需要精确控制的领域，具有重要的理论与实践价值。