基于DHSPSO的局部LS-SVM动态建模预测

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基于局部建模方法可克服数据间非线性影响的思想,提出了一种基于动态和谐搜索混合粒子群优化(DHSPSO)的局部最小二乘支持向量机(LLS-SVM)动态软测量建模方法。该方法首先通过欧式距离选取局部训练样本子集,然后利用该子集建立LLS-SVM模型。用DHSPSO的方法选取最小二乘支持向量机的模型参数及训练样本子集的大小,该方法克服了常用的交叉验证法耗时与盲目性问题,适合在线建模及预测。此算法通过对某乙烯精馏塔的塔釜乙烯浓度软测量建模的工业实例仿真,结果表明该算法较其它算法具有更好的泛化结果和预报精度,
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