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车一鸣；程长清；刘，赵；Zhang，Ziang（约翰）

基于序列支持向量机的动态系统大扰动快速流域稳定性估计。 （英语） Zbl 1485.93428号

物理D 405，文章ID 132381，8 p.（2020）.
概述：现实世界动态系统或过程对大扰动的脆弱性使传统的线性稳定性分析无效。尽管用于动力学分析的李亚普诺夫函数的计算在理论上取得了进步，但它们往往采用微妙的构造技术和混淆过程，因此缺乏广泛的应用。流域稳定性作为一种全局稳定性度量指标，利用吸引流域的体积来量化系统动力学的稳定性，近年来得到了极大的缓解。具体来说，扰动表现为系统状态初始条件的分布。蒙特卡罗模拟，或在可接近的初始条件下实现时域模拟的伯努利试验，是量化盆地稳定性的最先进技术。然而，这不可避免地需要巨大的计算预算。流域稳定性估计的核心是在可能的大扰动开始时，状态空间中每个采样点的分类问题。因此，我们提出了一种序列支持向量机（SVM）框架，以有效地定位稳定性边界并划定吸引域。高保真时域仿真只需将SVM预测的采样点靠近边界，然后通过添加新评估的采样点来更新SVM和边界。这种创新的顺序方法在传统时域模拟中减少了90%以上的计算成本。

MSC公司：

93D05型 李亚普诺夫和控制理论中的其他经典稳定性（拉格朗日、泊松、（L^p、L^p）等）
93C73号 控制/观测系统中的扰动

关键词：

流域稳定性；大扰动；支持向量机；顺序设计
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Che}等人，Physica D 405，文章ID 132381，8 p.（2020；Zbl 1485.93428）
全文： 内政部

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