基于最小二乘支持向量机的T-S模型在线辨识  

LSSVM-Based Online Identification for T-S Model

作　　者：丁学明[1] 

机构地区：[1]上海理工大学计算机与电气工程学院,上海200093

出　　处：《信息与控制》2007年第4期451-454,共4页Information and Control

基　　金：上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金资助项目(21020);上海理工大学博士科研启动基金资助项目(X641)

摘　　要：提出一种基于时间窗最小二乘支持向量机的T-S模型在线辨识算法,包括结构辨识和参数辨识.该算法以时间窗内数据的势能作为结构辨识依据,同时采用最小二乘支持向量机辨识系统参数,具有辨识速度快、精度高的特点.仿真结果证明了算法的有效性.An online identification method based on least square support vector machine （LSSVM） with time window for T-S model is proposed, including structure and parameter identifications. Structure identification depends on the potential of data in the time window, and parameter identification is based on LSSVM, resulting in high identification speed and precision. The simulation result illustrates the effectiveness of the proposed method.

关 键 词：T-S 模型 时间窗 势能 最小二乘支持向量机 

分 类 号：TP273.4[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]