基于支持向量机的在线建模方法及应用

来源 :信息与控制 | 被引量 : 0次 | 上传用户：shaoshao137

【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

【作者】

：

郑小霞钱锋

【机构】

：

华东理工大学自动化研究所

【出处】

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信息与控制

【发表日期】

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2005年5期

【关键词】

：

支持向量机回归在线建模 4-CBA support vector machine（SVM） regression on-line modeling

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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.

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