支持向量機(jī)建模預(yù)測與控制

內(nèi)容概要

　　統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論在研究小樣本情況下表現(xiàn)出了極好的性能，支持向量機(jī)和支持向量機(jī)回歸是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)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。由于現(xiàn)有非線性建模與智能控制方法存在諸如模型結(jié)構(gòu)的選取過分依賴經(jīng)驗(yàn)、局部極小點(diǎn)等問題，因而，本書采用支持向量機(jī)和支持向量機(jī)回歸進(jìn)行建模預(yù)測與控制的研究。但基于二次規(guī)劃的支持向量機(jī)和支持向量機(jī)回歸不適合在線建模與實(shí)時(shí)控制，因此，本書在介紹支持向量機(jī)的基本理論基礎(chǔ)上進(jìn)行在線支持向量計(jì)回歸算法的研究。主要內(nèi)容包括：支持向量機(jī)與回歸的理論與方法、支持向量機(jī)災(zāi)害天氣預(yù)測、支持向量機(jī)回歸非線性建模方法、支持向量機(jī)預(yù)測控制、支持向量機(jī)內(nèi)模控制、在線稀疏最小二乘支持向量機(jī)回歸模型與內(nèi)?？刂??！　　吨С窒蛄繖C(jī)建模預(yù)測與控制》適合高等院校相關(guān)專業(yè)高年級(jí)學(xué)生、研究生使用，也可作為教師和科研人員的參考書。 

書籍目錄

前言第1章 緒論1.1 概述1.2 支持向量機(jī)的發(fā)展1.3 SVMR、建模與控制的研究現(xiàn)狀與存在的問題1.4 智能控制研究的現(xiàn)狀與面臨的挑戰(zhàn)1.5 研究的動(dòng)機(jī)與目標(biāo)1.6 研究的內(nèi)容第2章 支持向量機(jī)與支持向量機(jī)回歸2.1 概述2.2 SVM的基礎(chǔ)2.3 支持向量機(jī)2.4 支持向量機(jī)回歸2.5 模型選擇2.6 支持向量機(jī)種類2.7 本章小結(jié)第3章 基于SVM的災(zāi)害天氣預(yù)測方法3.1 支持向量機(jī)災(zāi)害天氣預(yù)測意義3.2 支持向量機(jī)災(zāi)害天氣建模與預(yù)測方法3.3 支持向量機(jī)災(zāi)害天氣預(yù)測實(shí)驗(yàn)3.4 結(jié)論3.5 本章小結(jié)第4章 支持向量機(jī)回歸非線性建模方法及應(yīng)用4.1 非線性建模理論研究現(xiàn)狀與意義4.2 系統(tǒng)過程建模的一般原理4.3 支持向量機(jī)回歸建模4.4 結(jié)論4.5 本章小結(jié)第5章 支持向量機(jī)回歸內(nèi)?？刂?.1 概述5.2 內(nèi)?？刂频幕驹?.3 非線性內(nèi)?？刂频难芯楷F(xiàn)狀5.4 支持向量機(jī)回歸內(nèi)模控制5.5 SVMR內(nèi)?？刂频姆抡媾c分析5.6 結(jié)論5.7 本章小結(jié)第6章 支持向量機(jī)回歸預(yù)測控制6.1 概述6.2 預(yù)測控制的原理6.3 支持向量機(jī)回歸預(yù)測控制6.4 SVMR預(yù)測控制的實(shí)驗(yàn)與分析6.5 結(jié)論6.6 本章小結(jié)第7章 在線稀疏最小二乘支持向量機(jī)回歸7.1 概述7.2 最小二乘支持向量機(jī)7.3 在線稀疏最小二乘支持向量機(jī)7.4 在線稀疏最小二乘支持向量機(jī)收斂性分析7.5 仿真實(shí)驗(yàn)及分析7.6 結(jié)論7.7 本章小結(jié)第8章 基于OS-LSSVM的內(nèi)?？刂品椒?.1 概述8.2 內(nèi)?？刂频幕驹?.3 非線性內(nèi)模控制的研究現(xiàn)狀8.4 OS-LSSVM回歸內(nèi)?？刂?.5 OS-LSsVM內(nèi)?？刂频膶?shí)驗(yàn)與分析8.6 結(jié)論8.7 本章小結(jié)第9章 數(shù)字溫室環(huán)境OS-LSSVM建模與基于SP的控制方法研究9.1 概述9.2 溫室智能控制的研究現(xiàn)狀與存在問題9.3 溫室環(huán)境與作物生長模型9.4 溫室環(huán)境OS-LSsVM建模的研究9.5 基于SPA的溫室環(huán)境OS-LSSVMR控制方法9.6 結(jié)論9.7 本章小結(jié)參考文獻(xiàn)后記

編輯推薦

　　《支持向量機(jī)建模預(yù)測與控制》在簡要地介紹了統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī)回歸理論與方法的基礎(chǔ)上，采用支持向量機(jī)進(jìn)行災(zāi)害天氣預(yù)測的研究；采用支持向量機(jī)回歸進(jìn)行非線性建模及應(yīng)用的研究；采用支持向量機(jī)回歸進(jìn)行預(yù)測控制和內(nèi)?？刂频难芯?；研究了在線稀疏最小二乘支持向量機(jī)回歸算法，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了在線稀疏最小二乘支持向量機(jī)內(nèi)?？刂频难芯?。具體內(nèi)容包括支持向量機(jī)與支持向量機(jī)回歸、基于SVM的災(zāi)害天氣預(yù)測方法、支持向量機(jī)回歸非線性建模方法及應(yīng)用、支持向量機(jī)回歸預(yù)測控制等。

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