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| 基于支持向量机的在线建模方法及应用 | |
| 作者姓名： | 郑小霞 钱锋 |
| 作者单位： | 华东理工大学自动化研究所,上海,200237 |
| 基金项目： | 国家973计划资助项目(2002CB3122000),国家自然科学基金资助项目(60074027),国家863计划资助项目(2003AA412010) |
| 摘 要： | 针对常规v支持向量回归用于在线建模时存在的问题,提出了一种支持向量回归在线建模方法．利用贝叶斯证据框架优化模型参数,通过判断新增观测值是否满足原来的KKT条件,并对历史数据给予不同程度的加权以充分利用最新的数据信息,使模型随着时间的推移在线更新．工业PTA氧化过程中4-CBA含量预测的实例表明,该方法能很好地跟踪4-CBA含量的变化趋势,是一种有效的在线建模方法． |
| 关 键 词： | 支持向量机 回归 在线建模 4-CBA |
| 文章编号： | 1002-0411（200S）05-0636-05 |
| 收稿时间： | 2005-05-23 |
| 修稿时间： | 2005-05-23 |
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