一種基于加權LS-SVM的復合辨識方法

摘要： 針對采用含隨機噪聲的數據進行非線性動態(tài)系統(tǒng)建模無法獲得準確模型參數的問題,提出了一種基于加權最小二乘支持向量機(LS-SVM)數據預處理的復合辨識方案。
復合辨識方案根據數據的分布信息,利用加權LS-SVM對異常數據的魯棒性,通過回歸計算消除數據的異常性;再利用預處理后的數據訓練補償模糊神經網絡參數,得到系統(tǒng)模型。 （共5頁）