【摘 要】
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随着时间的增加,传统时间差（TD）模型会出现性能显著下降的问题。为了提高TD模型的可靠性和预测精度,同时考虑过程的时滞特征,基于一种选择性集成策略,提出一种局部时间差高斯过
【机 构】
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江南大学物联网工程学院自动化研究所,轻工过程先进控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（21206053,21276111）, 江苏省“六大人才高峰”项目（2013-DZXX-043）
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随着时间的增加,传统时间差（TD）模型会出现性能显著下降的问题。为了提高TD模型的可靠性和预测精度,同时考虑过程的时滞特征,基于一种选择性集成策略,提出一种局部时间差高斯过程回归（LTDGPR）模型的自适应软测量建模方法。首先,提取出数据库中的时滞动态信息,对建模数据进行重构;然后,采取局部化策略对差分后的重构样本进行统计划分,得到LTDGPR模型集。对于新来的输入样本,选择部分泛化能力强的LTDGPR模型进行集成,估计出含一定时间差的主导变量动态偏移值;最后,基于TD模型思想对当前时刻主导变量值进行在线
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