基于改进的加权最小二乘支持向量机在线训练算法研究

摘要：

传统的加权最小二乘支持向量机(LSSVM)依据预测误差进行加权。本文研究了一种基于改进的加权函数的 LSSVM，该算法综合考虑训练样本与测试样本间的时间因素和相似性因素而得到加权值，进一步将该算法与在线思想相结合，应用于pH中和反应控制系统的在线辨识当中，实验仿真结果表明，提出的加权LSSVM改进是有效的，提出的基于加权LSSVM在线训练算法具有良好的实时性和较高的精度。

关键词： 加权函数 最小二乘 支持向量机 在线训练算法

作者: 邢建春 王荣浩 杨启亮 向峥嵘 卢居亮

作者单位: 解放军理工大学工程兵工程学院,南京 210007 南京理工大学自动化学院,南京 210094

会议类型: 国内会议

会议名称: 第29届中国控制会议

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 5055-5060

在线出版日期: 2010-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）