支持向量機建模預測與控制

支持向量機建模預測與控制

《支持向量機建模預測與控制》2009年12月出版的一本圖書,作者王定成

基本介紹

  • 書名:支持向量機建模預測與控制
  • 作者:王定成
  • ISBN:7-5029-4919-1
  • 頁數:156
基本信息,書籍目錄,書籍簡介,

基本信息

支持向量機建模預測與控制
作者
王定成 著
譯者

字數
300 千字
開本
16
頁數
156
印張
10.25
ISBN
7-5029-4919-1
印次
1
出版時間
2009年12月


書籍目錄

第l章 緒論
1.1 概述
1.2 支持向量機的發展
1.3 SVMR、建模與控制的研究現狀與存在的問題
1.4 智慧型控制研究的現狀與面臨的挑戰
1.5 研究的動機與目標
1.6 研究的內容
第2章 支持向量機與支持向量機回歸
2.1 概述
2.2 SVM的基礎
2.3 支持向量機
2.4 支持向量機回歸
2.5 模型選擇
2.6 支持向量機種類
第3章 基於sVM的災害天氣預測方法
3.1 支持向量機災害天氣預測意義
3.2 支持向量機災害天氣建模與預測方法
3.3 支持向量機災害天氣預測實驗
3.4 結論
第4章 支持向量機回歸非線性建模方法及套用
4.1 非線性建模理論研究現狀與意義
4.2 系統過程建模的一般原理
4.3 支持向量機回歸建模
4.4 結論
第5章 支持向量機回歸內模控制
5.1 概述
5.2 內模控制的基本原理
.......
第六章 支持向量機回歸預測控制
第七章 線上稀疏量小二支持向利機回歸
第八章 基於OS-LSSVM的內模控制方法
第九章 數字溫室環境OS-LSSCM建模與基於SP的控制方法研究

書籍簡介

統計學習理論在研究小樣本情況下表現出了極好的性能,支持向量機和支持向量機回歸是統計學習理論的重要組成部分,具有較好的推廣能力和非線性建模特性。由於現有非線性建模與智慧型控制方法存在諸如模型結構的選取過分依賴經驗、局部極小點等問題,因而,本書採用支持向量機和支持向量機回歸進行建模預測與控制的研究。但基於二次規劃的支持向量機和支持向量機回歸不適合線上建模與實時控制,因此,本書在介紹支持向量機的基本理論基礎上進行線上支持向量計回歸算法的研究。主要內容包括:支持向量機與回歸的理論與方法、支持向量機災害天氣預測、支持向量機回歸非線性建模方法、支持向量機預測控制、支持向量機內模控制、線上稀疏最小二乘支持向量機回歸模型與內模控制。
本書適合高等院校相關專業高年級學生、研究生使用,也可作為教師和科研人員的參考書。

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