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| 基于PSO优化LSSVM的未知模型混沌系统控制 | |
| 作者姓名： | 龙文 焦建军 龙祖强 |
| 作者单位： | 1. 贵州财经学院,贵州省经济系统仿真重点实验室,贵阳 550004; 2. 衡阳师范学院物理与电子信息科学系,衡阳 421008 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(批准号:61074069,10961008)资助的课题. |
| 摘 要： | 由于混沌系统存在非线性、不确定性等特点, 常规的控制方法难以获得满意的结果. 提出一种基于PSO优化LSSVM模型参数的混沌系统控制方法. 该方法利用PSO算法的收敛速度快和全局收敛能力, 优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数, 避免了人为选择参数的盲目性, 提高了LSSVM模型的预测精度. 另外, 该方法不需要被控混沌系统的解析模型, 且当测量噪声存在情况下控制仍然有效. 仿真实验结果表明了该方法的有效性和可行性.
关键词：
混沌系统控制
粒子群算法
最小二乘支持向量机 |
| 关 键 词： | 混沌系统控制 粒子群算法 最小二乘支持向量机 |
| 收稿时间： | 2011-01-10 |
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