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基于递推最小二乘支持向量回归估计的建模与预报

来源 :信息与控制 | 被引量 : 18次 | 上传用户：jmgxy

【摘 要】

：

提出一种新的递推最小二乘支持向量回归估计算法(RLS-SVR),该算法具有实时性高、更新速度快的特点.充分应用RLS-SVR在线学习和训练的实时性,避免辨识模型的维数过高而降低估计精度,本文进一步提出了基于RLS-SVR的混合训练—估计辨识结构.TE过程的组分软测量建模和预报验证了该方法的有效性和优越性.*

【作 者】

：

陈爱军 宋执环 李平 

【机 构】

：

浙江大学工业控制技术研究所工业控制技术国家重点实验室

【出 处】

：

信息与控制

【发表日期】

：

2005年06期

【关键词】

：

递推最小二乘支持向量回归 估计器 在线更新 非线性时变系统 recursive least square support vector regression e 

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提出一种新的递推最小二乘支持向量回归估计算法(RLS-SVR),该算法具有实时性高、更新速度快的特点.充分应用RLS-SVR在线学习和训练的实时性,避免辨识模型的维数过高而降低估计精度,本文进一步提出了基于RLS-SVR的混合训练—估计辨识结构.TE过程的组分软测量建模和预报验证了该方法的有效性和优越性.*

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