基于支持向量机的直接逆模型辨识

摘要

在简单讨论逆模型辨识原理的基础上,利用支持向量机(SVM)对函数逼近的能力,提出了基于支持向量机的直接逆模型辨识方法.分别采用二次核函数以及高斯RBF核函数,利用训练数据对线性和非线性系统进行黑箱辨识.仿真结果表明,基于支持向量机的直接逆模型辨识方法在处理线性和非线性对象时,辨识性能都优于传统的BP神经网络,不仅辨识精度高,辨识速度快,而且泛化能力较强.