【摘 要】
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即时学习算法是根据某种最优准则,从历史数据中选出容易检测并且与主导变量密切相关的辅助变量,从而实现对主导变量的预测。局部加权偏最小二乘算法(LW-PLS)是即时学习算法中
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即时学习算法是根据某种最优准则,从历史数据中选出容易检测并且与主导变量密切相关的辅助变量,从而实现对主导变量的预测。局部加权偏最小二乘算法(LW-PLS)是即时学习算法中常用的建模方法,而相似性样本的选择是LW-PLS能否取得良好建模效果的最关键因素。众多试验研究已经证明,基于回归系数和相关系数给变量加权的即时学习算法能明显提高模型的预测精度,而变量权重的确定也会影响预测效果。因此,在基于与输出相关的即时学习算法的基础上,探讨了不同的权重函数和权重系数的不同阶次对建模效果的影响,并分别在数值例子和硫回收单
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