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基于低维约束嵌入的分布参数系统建模
被引量：
1
1
作者
周朝君
黄明辉
陆新江
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期2154-2162,共9页
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,...
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.
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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
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职称材料
题名
基于低维约束嵌入的分布参数系统建模
被引量：
1
1
作者
周朝君
黄明辉
陆新江
机构
中南大学机电工程学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期2154-2162,共9页
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)
文摘
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.
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
Keywords
distributed parameter system
strong nonlinearity
manifold learning
kernel method
low-dimensional constraint
least squares support vector machine
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于低维约束嵌入的分布参数系统建模
周朝君
黄明辉
陆新江
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
1
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