论文研究-基于PSO滚动优化的LS-SVM预测控制.pdf

针对非线性时延系统、传统预测控制算法难以建立精确模型、控制精度不高的现状，提出一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的非线性系统预测控制算法。该算法通过LS-SVM对非线性系统输入输出数据序列的训练学习，建立其预测模型；然后运用粒子群(PSO)算法完成非线性预测控制的滚动优化。仿真结果表明，基于该方法的非线性系统预测控制具有较好的控制效果。