基于支持向量机方法的压电智能结构系统辨识

摘要

支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论和结构风险最小化原则的新型机器学习方法,克服了传统机器学习方法在训练中的局部极小问题,过学习和欠学习等问题,具有很好的泛化能力.本文介绍了应用于回归分析的最小二乘支持向量机(LS-SVM)的基本理论,然后以随机激励下压电智能结构的响应数据作为训练样本集,采用LS-SVM方法辨识系统,仿真结果验证了这种方法的有效性.