【摘 要】
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针对工业过程中存在许多难以直接测量变量的问题，提出1种基于即时学习算法的软测量建模方法。提出k-矢量近邻方法建立系统的当前工况点的建模邻域，以提高即时学习算法的预测能
【机 构】
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常州信息职业技术学院自动控制工程系,江苏大学电气信息工程学院,南京理工大学自动化学院
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针对工业过程中存在许多难以直接测量变量的问题，提出1种基于即时学习算法的软测量建模方法。提出k-矢量近邻方法建立系统的当前工况点的建模邻域，以提高即时学习算法的预测能力，利用递归最小二乘算法简化建模的在线计算量，通过PRESS估算得到算法的最优解，优化了算法，应用该算法对某一化工厂产品的酯化率进行测量建模，预测得到的最大相对误差为0．8742％，证明该方法的泛化性能良好，满足实际测量的精度要求，是1种便于理解，易于实现的软测量方法。
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