用于发酵过程在线建模的自适应局部最小二乘支持向量机回归方法

被引：16

作者：

刘毅

王海清

李平

机构：

[1] 工业控制技术国家重点实验室浙江大学工业控制研究所

来源：

化工学报 | 2008年 / 08期

基金：

浙江省自然科学基金;

关键词：

自适应局部学习; 最小二乘支持向量机回归; 快速留一法; 在线建模; 发酵过程;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出一种基于自适应局部学习的最小二乘支持向量机回归(LSSVR)在线建模方法。考虑样本间的距离和角度信息以获得更全面合理的相似样本集,推导了采用快速留一法在线优化模型参数的准则,并给出了发酵过程在线自适应模型选择的策略。以链激酶流加发酵过程为例,验证了所提出算法能够从过程的第2批次开始,同时对活性菌体浓度和链激酶浓度进行较准确的在线预报,较普通的局部LSSVR等建模方法具有更高的预报精度和自适应性。

引用

页码：2052 / 2057

页数：6

共 4 条

[1] 局部最小二乘支持向量机回归在线建模方法及其在间歇过程的应用 [J].