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《浙江大学》 2006年
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增量型支持向量机回归训练算法及在控制中的应用

汪辉  
【摘要】:本论文主要研究了支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)增量型训练算法及其在控制领域中的应用。支持向量机(Support Vector Machines,简称SVM)是由Vapnik等人于上世纪末提出的一种崭新的学习机器,它是统计学习理论的核心部分,是处理小样本学习的有效工具。支持向量机作为统计学习理论的实现方法,有效克服了神经网络方法收敛慢、解不稳定、推广性差的缺点,近年来受到了很大重视,在模式识别、信号处理、控制、通讯等方面得到了广泛应用,也成为了机器学习领域理论研究的新热点。 目前已有一些成熟的支持向量机训练算法得到广泛的应用,比如chunking算法、分解算法,以及最著名的SMO算法等。然而这些算法无一例外都是只能够离线应用的训练算法,对支持向量机在线训练算法的研究还很少,因此本文在已有成果的基础之上,重点地研究了增量型的支持向量机训练算法。增量型的支持向量机训练算法的一个重要特点是可以用于实时在线训练支持向量机的模型,这将大大扩展支持向量机的应用范围。 论文主要内容如下: 首先针对常规增量型的支持向量机训练算法存在的问题(比如边缘支持向量集合为空时算法无效、算法训练速度慢等)进行了深入的分析,得到有效的改进方法,大大提高了算法的建模性能和实用性。通过仿真实验验证了改进的增量型支持向量机训练算法的有效性。 其次本文把增量型的支持向量机训练算法应用到控制领域中来,结合经典的控制算法(比如直接逆控制、内模控制、预测控制等),构造出一些有效的在线控制算法。通过仿真实验验证了这些基于增量型支持向量机回归训练算法的
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP18;TP273

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前3条
1 胡良谋;曹克强;苏新兵;李娜;侯艳艳;;基于加权LS-SVM的非线性系统内模控制研究[J];机械科学与技术;2012年01期
2 曹克强;胡良谋;李小刚;苏新兵;;基于支持向量机的非线性系统内模控制[J];机床与液压;2012年09期
3 王书舟;伞冶;;支持向量机的训练算法综述[J];智能系统学报;2008年06期
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 林吉良;移动机器人故障诊断与容错控制的研究[D];浙江大学;2009年
2 王开义;基于支持向量机的农产品生产关键控制点发现研究[D];北京工业大学;2011年
3 于晓明;支持向量机及其在制浆过程重要参数软测量中的应用研究[D];陕西科技大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 姚程宽;不平衡样本集的支持向量机模型选择[D];南京师范大学;2007年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 刘志远,周建锁,裴润,陈虹;基于模糊建模的非线性鲁棒模型预测控制[J];电机与控制学报;2002年03期
2 朱树先;张仁杰;郑刚;;混合核函数对支持向量机分类性能的改进[J];上海理工大学学报;2009年02期
3 田翔,邓飞其;精确在线支持向量回归在股指预测中的应用[J];计算机工程;2005年22期
4 张铃;支持向量机理论与基于规划的神经网络学习算法[J];计算机学报;2001年02期
5 张铃;基于核函数的SVM机与三层前向神经网络的关系[J];计算机学报;2002年07期
6 安金龙,王正欧;一种适合于增量学习的支持向量机的快速循环算法[J];计算机应用;2003年10期
7 马晓敏;基于神经网络的动态系统逆模型辨识及闭环控制(英文)[J];控制理论与应用;1997年06期
8 何丹,戴先中,王勤;神经网络广义逆系统控制[J];控制理论与应用;2002年01期
9 周克民,胡云昌;遗传算法计算效率的改进[J];控制理论与应用;2002年05期
10 王定成,方廷健,高理富,马永军;支持向量机回归在线建模及应用[J];控制与决策;2003年01期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 杨旭华;神经网络及其在控制中的应用研究[D];浙江大学;2004年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 蒋中;一种基于非线性Laguerre模型的预测控制算法[J];安徽大学学报(自然科学版);2000年02期
2 钟小芳,蒋中;基于Laguerre 函数近似模型的多变量系统增量型预测控制的算法[J];安徽大学学报(自然科学版);2001年02期
3 杨冠鲁,李晴燕,胡欣;同步发电机监督学习神经网络励磁控制器[J];安徽大学学报(自然科学版);2005年03期
4 周鸣争;人工神经网络在自动控制系统中的应用[J];安徽机电学院学报;2000年02期
5 杨绪兵,韩自存;ε不敏感的核Adaline算法及其在图像去噪中的应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2003年04期
6 陶秀凤,唐诗忠,周鸣争;基于支持向量机的软测量模型及应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年02期
7 钟小芳,蒋中;一种增量型多步预测、多步控制的单变量预测控制算法[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2000年04期
8 李淑华;徐良培;陶建平;;基于支持向量机的我国水产品出口贸易风险预警研究[J];安徽农业科学;2008年30期
9 许高程;张文君;王卫红;;支持向量机技术在遥感影像滑坡体提取中的应用[J];安徽农业科学;2009年06期
10 程伟;张燕平;赵姝;;支持向量机在粮食产量预测中的应用[J];安徽农业科学;2009年08期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 陈玉强;刘志刚;杨铁军;肖友洪;;柴油机振动液压伺服主动控制[A];第九届全国振动理论及应用学术会议论文集[C];2007年
2 冯辅周;郭恒毅;江鹏程;;支持向量机及其在电机故障诊断中的应用[A];第九届全国振动理论及应用学术会议论文集[C];2007年
3 ;The Support Vector Machine Technique for Concrete Adherence Strength Prediction[A];Proceedings of 6th International Symposium on Test and Measurement(Volume 5)[C];2005年
4 ;A Wavelet Kernel for Support Vector Machine Based on Frame Theory[A];Proceedings of 6th International Symposium on Test and Measurement(Volume 5)[C];2005年
5 ;Support vector machines for multi-component gases classification with wavelet features extraction[A];Proceedings of 6th International Symposium on Test and Measurement(Volume 6)[C];2005年
6 ;On-line Estimation of Texaco Coal Gasification Quality Based on Support Vector Machine[A];第七届国际测试技术研讨会论文集[C];2007年
7 王晓丹;王积勤;;基于SVM的雷达目标高分辨距离像识别研究[A];第十一届全国信号处理学术年会(CCSP-2003)论文集[C];2003年
8 应自炉;张有为;李景文;;基于GDA和SVM的人脸表情识别[A];第十三届全国信号处理学术年会(CCSP-2007)论文集[C];2007年
9 王颖;毋立芳;关媛;王涓涓;;基于LBP的SVM人脸姿势估计方法[A];第十三届全国信号处理学术年会(CCSP-2007)论文集[C];2007年
10 马君国;赵宏钟;王微;;基于一维距离像的目标识别算法[A];第十四届全国信号处理学术年会(CCSP-2009)论文集[C];2009年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 王龙金;零/低航速减摇鳍升力模型及系统控制策略研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
3 冷欣;船用增压锅炉汽包水位预测控制方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
6 李晚龙;六自由度Stewart平台分散智能控制研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 杨宁;计算机辅助卷烟配方设计关键技术研究[D];中国海洋大学;2010年
8 张进;地震叠前数据的弹性阻抗非线性反演方法研究[D];中国海洋大学;2009年
9 汪木兰;神经网络硬化实现的共性技术在电力传动中应用研究[D];合肥工业大学;2010年
10 陈志国;基于群体智能的机器视觉的关键技术研究[D];江南大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
2 刘志强;基于数据挖掘的客户行为分析和预测研究[D];山东科技大学;2010年
3 徐芳芳;优化问题的PVD算法研究[D];山东科技大学;2010年
4 滕景忠;智能瓦斯传感器的研制[D];山东科技大学;2010年
5 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
6 姜成玉;基于支持向量机的时间序列预测[D];辽宁师范大学;2010年
7 李海清;支持向量机在金融市场预测中的应用[D];辽宁师范大学;2010年
8 徐玉颖;气垫式流浆箱智能解耦控制系统[D];浙江理工大学;2010年
9 吴夏来;广义预测控制简化算法研究[D];浙江理工大学;2010年
10 李朋勇;基于全矢高阶谱的故障诊断方法及其应用研究[D];郑州大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 郭辉;徐浩军;刘凌;;基于回归型支持向量机的空战目标威胁评估[J];北京航空航天大学学报;2010年01期
2 邵年华;沈冰;秦胜英;戴玉萍;;核主成分支持向量机模型在蒸发预测中的应用[J];北京师范大学学报(自然科学版);2010年03期
3 张玲,郑恩让;黑液浓度的一种在线检测方法[J];中华纸业;2000年04期
4 张志秀,刘星萍,张新荣;黑液波美度的在线软测量[J];中华纸业;2003年08期
5 杨春节,孙优贤,鲍伯良;纸浆洗涤过程控制的现状和趋势[J];中华纸业;1998年03期
6 李鸿儒,顾树生,邓长辉;递归神经网络的RPE算法及其在非线性动态系统建模中的应用[J];东北大学学报;2000年06期
7 柳玉甜;蒋静坪;;基于多模型和小脑模型关节控制器神经网络的移动机器人故障诊断[J];电工技术学报;2007年03期
8 林吉良;蒋静坪;;基于支持向量机的移动机器人故障诊断[J];电工技术学报;2008年11期
9 孙可,韩祯祥,曹一家;复杂电网连锁故障模型评述[J];电网技术;2005年13期
10 杨滨;杨晓伟;黄岚;梁艳春;周春光;吴春国;;自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法[J];电子学报;2010年07期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 马笑潇;智能故障诊断中的机器学习新理论及其应用研究[D];重庆大学;2002年
2 范昕炜;支持向量机算法的研究及其应用[D];浙江大学;2003年
3 孙宗海;支持向量机及其在控制中的应用研究[D];浙江大学;2003年
4 刘瑞兰;软测量技术若干问题的研究及工业应用[D];浙江大学;2004年
5 张春华;支持向量机中最优化问题的研究[D];中国农业大学;2004年
6 孙德山;支持向量机分类与回归方法研究[D];中南大学;2004年
7 周凌柯;数据校正技术的研究及应用[D];浙江大学;2005年
8 张道强;基于核的联想记忆及聚类算法的研究与应用[D];南京航空航天大学;2005年
9 田英杰;支持向量回归机及其应用研究[D];中国农业大学;2005年
10 张英;基于支持向量机的过程工业数据挖掘技术研究[D];浙江大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前7条
1 彭云峰;污水处理出水水质软测量预测预报系统开发[D];昆明理工大学;2003年
2 孙计;造纸碱回收过程先进控制研究[D];浙江大学;2004年
3 余祖龙;基于WEB的浓缩苹果汁HACCP质量控制与信息管理系统的研究与设计[D];西北农林科技大学;2004年
4 徐义田;支持向量回归算法的研究及其在食物安全中的应用[D];中国农业大学;2005年
5 禹文龙;HACCP在UHT乳生产中的应用及CCPs信息的计算机管理[D];中国农业大学;2005年
6 王栋;基于SVM的分类方法在内容管理中的应用[D];西北大学;2006年
7 郭睿;多移动机器人系统地图创建技术研究[D];山东大学;2008年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前6条
1 孙跃鹏;刘民;郝井华;吴澄;;基于SVM特征选择的整经轴数预测算法[J];北京邮电大学学报;2009年06期
2 刘大同;彭喜元;于江;陈强;;采用加速减量策略的快速在线支持向量回归算法[J];电子测量与仪器学报;2009年12期
3 孙林;杨世元;;最小二乘支持向量机构造的函数链接型神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用[J];中国电机工程学报;2010年08期
4 孙林;杨世元;;基于正交试验和支持向量机的参数设计方法研究[J];中国机械工程;2011年08期
5 齐丙娟;丁世飞;;基于FCM隶属度的支持向量机[J];微电子学与计算机;2011年10期
6 杨锡运;孙宝君;张新房;李利霞;;基于相似数据的支持向量机短期风速预测仿真研究[J];中国电机工程学报;2012年04期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 杨红;污水生化处理的智能建模与优化控制策略应用研究[D];华南理工大学;2010年
2 刘大同;基于Online SVR的在线时间序列预测方法及其应用研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 徐芳芳;优化问题的PVD算法研究[D];山东科技大学;2010年
2 赵丹;基于SVM分类机的DNA序列分类方法[D];南昌大学;2010年
3 李佳;基于粒子群优化支持向量机的异常入侵检测研究[D];中南林业科技大学;2009年
4 马波;支持向量机多类分类算法的分析与设计[D];扬州大学;2008年
5 卢运梅;SVM-RFE算法在数据分析中的应用[D];吉林大学;2009年
6 尹莉萍;无线传感器网络分布式检测的研究[D];大连海事大学;2009年
7 于芙蓉;基于支持向量机的烟气轮机故障诊断研究[D];北京化工大学;2009年
8 肖先锋;基于支持向量机的铝粉细粉率软测量[D];大连理工大学;2009年
9 李芳;改进的支持向量聚类算法及其应用研究[D];大连理工大学;2010年
10 王艳锋;基于SVM的桥区水域失控船舶航迹对比分析[D];武汉理工大学;2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 吴微,陈维强,刘波;用BP神经网络预测股票市场涨跌[J];大连理工大学学报;2001年01期
2 周伟达,张莉,焦李成;支撑矢量机推广能力分析[J];电子学报;2001年05期
3 叶美盈,汪晓东;混沌光学系统辨识的支持向量机方法[J];光学学报;2004年07期
4 洪炳熔,金飞虎,高庆吉;基于蚁群算法的多层前馈神经网络[J];哈尔滨工业大学学报;2003年07期
5 周祥,陈丙珍,何小荣;一种用于BP神经网络训练的改进遗传算法[J];化工学报;2001年10期
6 覃祖旭,李渊涛,张洪钺;基于神经网络的自适应状态观测器[J];航空学报;1994年04期
7 闻新,张洪钺,周露;基于模糊系统的径向高斯网络的自适应状态观测器[J];航空学报;1998年05期
8 田盛丰,黄厚宽;基于支持向量机的数据库学习算法[J];计算机研究与发展;2000年01期
9 刘向东 ,骆斌 ,陈兆乾;支持向量机最优模型选择的研究[J];计算机研究与发展;2005年04期
10 马驷良,张忠波,吕江花;用于手写字符识别的SA-ART神经网络模型[J];吉林大学自然科学学报;2001年02期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王素云;崔丽威;宫雷;曹苏娜;;SVM方法在滚动轴承故障诊断中的应用[J];西安文理学院学报(自然科学版);2011年03期
2 郭金玲;樊东燕;;基于SVM的山西省旅游需求预测与分析[J];电脑开发与应用;2011年09期
3 谢凌然;高长伟;沈玉娣;;基于混合核函数支持向量机的齿轮诊断方法研究[J];机械传动;2011年09期
4 梁爽;张立坡;;熵权核函数支持向量机[J];科技致富向导;2011年20期
5 王安娜;李云路;赵锋云;史成龙;;一种新的半监督直推式支持向量机分类算法[J];仪器仪表学报;2011年07期
6 杨玫;郭天杰;陈青华;;基于经验模式分解的时间序列预测方法研究[J];计算机技术与发展;2011年07期
7 刘林;王刚;杨永洪;翟永杰;;基于改进PSO-SMO的模型参数辨识及应用[J];信息技术;2011年07期
8 张微;张伟;刘世英;杨金中;茅晟懿;;基于核PCA方法的高分辨率遥感图像自动解译[J];国土资源遥感;2011年03期
9 许景飞;汤绍春;崔丹丹;牛善洲;;基于支持向量机的神经元形态分类[J];数学的实践与认识;2011年14期
10 郭成芳;;支持向量机在网络异常入侵检测中的应用研究[J];计算机仿真;2011年07期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 郭永丽;温步瀛;黄志华;;基于SVM的风力发电系统的辨识和仿真[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集(下册)[C];2008年
2 宋普云;沈雪勤;吴清;;一种改进的SMO算法[A];第六届全国计算机应用联合学术会议论文集[C];2002年
3 刘斌;魏贤龙;李卓;;基于支持向量机的Widrow自适应滤波器[A];2006中国控制与决策学术年会论文集[C];2006年
4 孙向东;黄日波;;运用SVMs原理预测蛋白质二级结构研究[A];广西微生物学会2003年学术年会论文集[C];2003年
5 张国宣;孔锐;施泽生;郭立;;一种新的基于聚类的SVM迭代算法[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年
6 赵晶;高隽;张旭东;谢昭;;支持向量机综述[A];全国第十五届计算机科学与技术应用学术会议论文集[C];2003年
7 荣海娜;张葛祥;张翠芳;;基于支持向量机的非线性系统辨识方法[A];中国自动化学会、中国仪器仪表学会2004年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集[C];2004年
8 师旭超;巴松涛;;基于支持向量机方法的深基坑变形预测[A];科技、工程与经济社会协调发展——河南省第四届青年学术年会论文集(上册)[C];2004年
9 李升娟;杨宗尧;于飞;刘喜梅;;基于支持向量机的系统辨识及应用研究[A];全国炼钢连铸过程自动化技术交流会论文集[C];2006年
10 梅立泉;丁雪梅;张淑娟;;结构声振数据的相似性分析和预测[A];中国核科学技术进展报告——中国核学会2009年学术年会论文集(第一卷·第6册)[C];2009年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 李水根;计算机详解配伍与药效关系[N];健康报;2005年
2 课题主持人 李心丹 课题协调人 上海证券交易所 施东晖 傅浩 课题研究员 宋素荣 查晓磊 宾红辉 张许宏 郭静静 黄隽 南京大学工程管理学院;内幕交易与市场操纵的行为动机与判别监管研究[N];中国证券报;2007年
3 清华大学 苏光大;非接触式人脸识别技术[N];计算机世界;2006年
4 ;相识,从这里开始[N];电脑报;2001年
5 张永法;新型便携式纺纱质量计算机在线监测装置填补国内空白[N];中国纺织报;2007年
6 YMG记者 李仁 通讯员 曲华明 孙运智;我市九项目进入省“盘子”[N];烟台日报;2010年
7 本报记者 王光荣 林英 王远方;祖国在我心中[N];光明日报;2001年
8 李大庆 实习生 杨军辉;郭雷:走自己的路[N];科技日报;2004年
9 上海大学理学院教授、副院长 陆文聪;酷爱化学 孜孜以求[N];中国化工报;2006年
10 ;选择合适的数据挖掘算法[N];计算机世界;2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 汪辉;增量型支持向量机回归训练算法及在控制中的应用[D];浙江大学;2006年
2 李忠伟;支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
3 武国正;支持向量机在湖泊富营养化评价及水质预测中的应用研究[D];内蒙古农业大学;2008年
4 杨金芳;支持向量回归在预测控制中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2007年
5 任东;基于支持向量机的植物病害识别研究[D];吉林大学;2007年
6 张超;基于支持向量机的汽轮机轴系振动故障智能诊断研究[D];华北电力大学(河北);2009年
7 张永;基于模糊支持向量机的多类分类算法研究[D];大连理工大学;2008年
8 梁力文;基于支持向量机的小波滤噪短波近红外光谱在药品定量分析中的研究[D];吉林大学;2009年
9 邢永忠;最小二乘支持向量机的若干问题与应用研究[D];南京理工大学;2009年
10 马儒宁;神经网络与支持向量机相关问题研究[D];复旦大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 赖永标;支持向量机在地下工程中的应用研究[D];山东科技大学;2004年
2 刘胜利;基于SVM的网络入侵检测研究[D];大连海事大学;2004年
3 杜晓东;基于支持向量机的数据挖掘方法[D];山东大学;2005年
4 王李东;基于支持向量机(SVM)的短期负荷预测的研究[D];华中科技大学;2005年
5 蒋琳琼;基于支持向量机的货币识别研究[D];中南大学;2007年
6 滕文凯;支持向量机反问题及其解法[D];河北大学;2005年
7 詹超;支持向量机在基因表达数据分类中的研究[D];武汉理工大学;2006年
8 马洁;基于支持向量机的股市预测问题研究[D];天津大学;2006年
9 王忠文;统计学习理论及其在地学中的应用研究[D];吉林大学;2007年
10 罗畅;基于SVM的车牌字符识别研究[D];华中科技大学;2007年
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