论文摘要
针对分布参数系统受时空耦合特性、强非线性、复杂的能量交换以及未知因素等的影响,难以精确建模的问题,提出基于数据驱动的低维约束嵌入建模方法.以数据流形分布为基础,考虑数据局部非线性和全局非线性;通过非线性映射和流形学习方法,保证数据局部流形结构的非线性联系;约束非局部流形结构,避免数据在低维空间内发生混乱现象;采用最小二乘支持向量机建立时序模型,获得时间方向上的动态特征,并通过时空整合,重构系统完整的预测模型.热过程的实验结果表明,所提出的方法能有效建立强非线性分布参数系统的模型,与传统方法对比,具有更强的建模性能与预测能力.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 周朝君,黄明辉,陆新江
关键词: 分布参数系统,强非线性,流形学习,核方法,低维约束,最小二乘支持向量机
来源: 浙江大学学报(工学版) 2019年11期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技
专业: 数学,自动化技术
单位: 中南大学机电工程学院
基金: 国家自然科学基金资助项目(51675539),中南大学创新驱动计划资助项目(2016CX009,2015CX002),湖南省科技领先人才资助项目(2016RS2015)
分类号: O175;TP18
页码: 2154-2162
总页数: 9
文件大小: 1637K
下载量: 56
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