江苏省高校自然科学研究项目(06KJB210049)
- 作品数：4 被引量：62H指数：3
- 相关作者：王定成姜斌汪春秀朱天一乔晓军更多>>
- 相关机构：南京信息工程大学南京航空航天大学国家农业信息化工程技术研究中心更多>>
- 发文基金：江苏省高校自然科学研究项目国家自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学更多>>
- 基于OS-LSSVMR内模控制的温室环境控制方法的研究
- 2010年
- 由于温室环境的复杂性,传统的控制方法很难对其进行有效的控制。基于OS-LSSVMR内模控制具有模型简单、鲁棒性好等特点,将其应用于温室环境的控制具有重要的意义。温室环境的OS-LSSVMR内模制控制方法,针对温室环境不易精确建模和不确定性的特点,构造温室环境输入输出的样本数据,采用OS-LSSVMR建立温室环境的正逆模型,用逆模型作为控制器,正模型预测输出,将预测误差作为控制的反馈,在模型偏离实际系统的情况下在线进行调整。通过三种SVM温室环境内模控制的仿真,说明了温室环境的OS-LSSVMR内模制控制效果较好,适合进一步在温室环境控制中推广应用。
- 王定成秦军葛群芳
- 关键词：温室内模控制仿真
- 支持向量机控制与在线学习方法研究的进展被引量：21
- 2007年
- 支持向量机以其模型结构简单、较好的推广能力和全局最优解等特点已经被用来进行智能控制的研究,主要包括采用支持向量机回归的非线性时间序列的建模与预测、系统辨识等建模方面的研究以及优化控制、学习控制和预测控制等方面的研究以及采用支持向量机的故障诊断的研究。由于现有SVMR基于二次规划的优化方法不适合控制过程的在线训练,因此出现了对SVMR在线训练算法的研究。分析了国内外这些研究内容的最新研究进展,旨在探讨归纳支持向量机在控制领域研究的主要成果和存在的问题,以便为进一步的研究提供一定的支持与帮助。
- 王定成姜斌
- 基于作物响应的温室环境SVMR控制仿真被引量：7
- 2010年
- 在温室环境控制中,传统的根据专家经验的设定值确定控制的目标,由于经验的局限性和作物生长的适应性等原因而不能准确确定设定值,影响温室生产的效率。该文采用仿真模型,研究根据作物响应自动确定控制目标的温室环境控制方法。根据作物生长模型和温室环境变化模型采用遗传算法自动确定温室环境的设定值,采用稳定性、鲁棒性好的OS-LSSVMR(在线稀疏最小二乘支持向量机回归)内模控制进行温室环境控制。通过仿真,在相同室外条件下,基于作物响应的温室环境控制方法消耗的能量更少,作物的干质量增加的更多,控制的精度更高。说明了该方法与传统的控制方法相比较,具有节能、稳定性好等特点,可以提高温室生产的经济效益。
- 王定成乔晓军汪春秀朱天一
- 关键词：温室作物仿真GA
- 在线稀疏最小二乘支持向量机回归的研究被引量：36
- 2007年
- 现有最小二乘支持向量机回归的训练和模型输出的计算需要较长的时间,不适合在线实时训练.对此,提出一种在线稀疏最小二乘支持向量机回归,其训练算法采用样本字典,减少了训练样本的计算量.训练样本采用序贯加入的方式,适合在线获取,并且该算法在理论上是收敛的.仿真结果表明,该算法具有较好的稀疏性和实时性,可进一步用于建模与实时控制等方面的研究.
- 王定成姜斌
- 关键词：最小二乘支持向量机
