最小二乘小波支持向量机在非线性系统辨识中的应用

摘要

基于小波分解和支持向量核函数的条件,提出了一种多维允许支持向量小波核函数.该核函数不仅是近似正交的,而且适用于信号的局部分析、信噪分离和突变信号的检测,从而提高了支持向量机的泛化能力.基于小波核函数和正则化理论提出了最小二乘小波支持向量机(LS-WSVM)并将LS-WSVM用于非线性系统的辨识,提高了辨识效果,减少了计算量. 仿真结果表明:LS-WSVM在同等条件下比传统支持向量机的辨识精度提高约13.1%,因而更适合于工程应用.