【摘 要】
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针对传统即时学习(Just-in-time Learning,JITL)在建模过程中存在复共线性以及抗干扰性弱的问题,本文提出一种基于广义岭回归的即时学习算法(Generalized ridge regression,G
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针对传统即时学习(Just-in-time Learning,JITL)在建模过程中存在复共线性以及抗干扰性弱的问题,本文提出一种基于广义岭回归的即时学习算法(Generalized ridge regression,GRR),该算法创新性地引入了广义岭回归来求解即时学习建模系数,即利用3σ法对历史数据进行预处理,综合运用距离、角度信息构建当前查询样本的建模邻域,有效地避免了传统线性回归算法时特征矩阵复共线性造成解的奇异性。并通过输出误差补偿修正预测输出,提高了模型在外部干扰环境下的建模精度。将本文提出的算法用于连续搅拌化学反应釜中,仿真结果表明产物浓度能够充分逼近期望值,从而验证了该算法的有效性和实用价值。
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