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基于支持向量机的系统辨识方法研究及应用

何琴淑  刘信恩  肖世富  
【摘要】：正建立了基于支持向量机的系统辨识方法,并对支持向量机算法进行了两方面改进:采用与主成分分析相结合的方式对存在相关性的输入数据进行去相关和降维;采用网格搜索和k-折交叉验证的模型参数寻优方式确定支持向量机的模型参数。数值算例表明,基于主成分分析的支持向量机与基于参数寻优的支持向量机这两种方法都大大提高了基于支持向量机的模型预测精度,且参数寻优过程可以代替主成分分析的数据前处理方式,因而基于参

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