基于SVM的复杂非线性黑箱系统在线辨识方法

摘要

支持向量机(SVM)是一种基于结构风险最小化原理的学习技术,是一种新的具有很好泛化性能的回归方法,本文分析了采用神经网络方法进行非线性系统建模存在的缺点,并将SVM应用于复杂非线性黑箱系统模型的在线辨识当中,理论分析和实验证明,该方法学习速度快,跟踪性能好,泛化能力强,对样本的依赖程度低,比神经网络非线性系统建模具有更好的预测精度.