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J-GLOBAL ID：201802229221714814   整理番号：18A1412735

APSO_WLSSVMアルゴリズムに基づくHammersteinARMAXモデルのパラメータ同定【JST・京大機械翻訳】

Parameter identification of Hammerstein ARMAX model based on APSO_WLSSVM algorithm

著者 (5件)： Guo Wei (江蘇省大气環境与装備技術協同創新中心,南京210044;南京信息工程大学信息与控制学院,南京210044) ,  Li Mingjia (南京信息工程大学信息与控制学院,南京,210044) ,  Li Tao (江蘇省大气環境与装備技術協同創新中心,南京210044;南京信息工程大学信息与控制学院,南京210044) ,  Qiao Dongdong (南京信息工程大学信息与控制学院,南京,210044) ,  Wei Miao (南京信息工程大学信息与控制学院,南京,210044)
資料名： Zhongguo Keji Lunwen  (Zhongguo Keji Lunwen)
巻： 13  号： 2  ページ： 136-142  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3242A  ISSN： 2095-2783  CODEN： ZKLHAF  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 粒子群最適化(PSO)を用いて,最小自乗サポートベクターマシン(adaptiveparticleswarmoptimization)を改善した。提案した方法を,ロバスト最小二乗ベクトルマシン(LS-SVM)および最小二乗法(LS-SVM)の数値例と比較し,その結果,提案したAPSO-WLSSVM法の有効性を実証した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  最小二乗法 ,  サポートベクトルマシン ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  *パラメータ同定 ,  *M-アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Hammerstein model ,  weighted least squares support vectort vector machine(WLSSVM) ,  adaptive particle swarm op-timization WLSSVM(APSO-WLSSVM) ,  parameter identification ,  numerical examples

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： アルゴリズム ,  モデル ,  パラメータ同定