保精度-稀疏特性核回歸模型的非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)辨識(shí)
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【部分圖文】:
圖1 保泛化性能的核回歸模型辨識(shí)方法流程
3保精度-稀疏特性的核回歸模型辨識(shí)在完成SVR的優(yōu)化問(wèn)題從L2范數(shù)到L1范數(shù)轉(zhuǎn)化以及保精度的核回歸模型辨識(shí)之后,接下來(lái)將從保精度以及保稀疏特性的角度出發(fā)建立最優(yōu)核回歸模型,如圖1所示,提出的方法將從兩個(gè)重要指標(biāo)來(lái)辨識(shí)核回歸模型,其中保模型辨識(shí)精度通過(guò)引入最小化所有模型輸出與實(shí)際....
圖2 受噪聲干擾的正弦函數(shù)擬合問(wèn)題
在完成SVR的優(yōu)化問(wèn)題從L2范數(shù)到L1范數(shù)轉(zhuǎn)化以及保精度的核回歸模型辨識(shí)之后,接下來(lái)將從保精度以及保稀疏特性的角度出發(fā)建立最優(yōu)核回歸模型,如圖1所示,提出的方法將從兩個(gè)重要指標(biāo)來(lái)辨識(shí)核回歸模型,其中保模型辨識(shí)精度通過(guò)引入最小化所有模型輸出與實(shí)際輸出之間的逼近誤差最大值來(lái)實(shí)現(xiàn),即逼....
圖3 提出方法在無(wú)噪聲情況下的輸出(σ=3.5)
對(duì)提出的方法從辨識(shí)精度以及稀疏特性展開(kāi)實(shí)驗(yàn)分析,論證其合理性與優(yōu)越性,其中sin[c(x)]=sinx/x是支持向量回歸(SVR)理論[11]產(chǎn)生以來(lái)以及用于論證其他方法[22,27]最常采用的仿真。首先考慮基于sinc(x)在區(qū)間[-10,10]無(wú)噪聲干擾的情況,當(dāng)選取超參....
圖4 提出方法求解的α+k-α-k參數(shù)|α+k-α-k|≥
圖3提出方法在無(wú)噪聲情況下的輸出(σ=3.5)圖5核回歸模型的逼近誤差
本文編號(hào):4046410
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