【摘 要】
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为提高软测量模型的全局推广能力,提出一种基于快速留一交叉验证法(FLOOCV)的在线递推最小二乘支持向量机(LSSVM)建模方法.在前向学习过程中,设计一种基于FLOO-CV预报误差的
【机 构】
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中国石油大学(华东)信息与控制工程学院,山东青岛,266580
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为提高软测量模型的全局推广能力,提出一种基于快速留一交叉验证法(FLOOCV)的在线递推最小二乘支持向量机(LSSVM)建模方法.在前向学习过程中,设计一种基于FLOO-CV预报误差的模型更新阈值,该阈值无需人工设定,且能够根据过程特性自适应改变;后向学习时采用FLOO-CV删除对模型整体性能影响最小的冗余样本,最大程度地保留模型的推广性能.工业聚丙烯熔融指数的软测量建模研究表明,该方法能够在提高模型泛化能力的同时,有效降低模型更新频率.
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