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第 18 卷 第 1 期 　控　制　与　决　策 2003 年 1 月 V o l. 18 N o. 1 　Con trol and D ec is ion　 　J an. 2003 　　文章编号: 100 10920 (2003) 0 1008903 支持向量机回归在线建模及应用 1, 2 2 1, 2 1 王定成 , 方廷健 , 高理富 , 马永军 ( 1. 中国科学技术大学 自动化系, 安徽 合肥 230026; 2. 中国科学院 合肥智能机械研究所, 安徽 合肥 23003 1) 摘　要: 支持向量机(SVM ) 回归理论与神经网络等非线性回归理论相比具有许多独特的优点。讨论了 建模中SVM 核函数、损失函数的选取和容量控制等问题, 并用实验加以验证。将 SVM 回归动态建模理 论应用于非线性、时变、大时延温室环境温度变化的建模和预测, 模型简单, 预测效果好。 关键词: 支持向量机; 回归; 建模; 非线性 中图分类号: T P 18　　　　文献标识码: A Support vector mach in es regression on - l in e m odell in g an d its appl ica t ion 1, 2 2 1, 2 1 , , , W A N G D ing ch eng FA N G T ing j ian GA O L i f u M A Y ong j un ( 1. D ep ar tm en t o f A u tom at ion , U n iver sity o f Scien ce an d T echno logy o f Ch in a, H efei 230026, Ch in a; 2. H efei In st itu te o f In te lligen t M ach in e s, Ch in e se A cadem y o f Scien ce, H efei 23003 1, Ch in a) Abstract: T h e suppo r t vecto r m ach in e s th eo ry is show n to h ave exce llen t p erfo rm an ce com p ared w ith , . , o th er non lin ear regre ssion su ch a s n eu ra l n etw o rk s T h e p rob lem s how to se lect th e k ern e l fun ct ion lo