【摘 要】
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针对最小二乘支持向量机（LSSVM）模型在测量精度及泛化能力上的不足,及不能准确预测新工况数据的特点,提出基于集成LSSVM增量学习的模型。通过单个LSSVM模型的建立,构建集成LSSV
【机 构】
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南京工业大学电气工程与控制科学学院
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针对最小二乘支持向量机（LSSVM）模型在测量精度及泛化能力上的不足,及不能准确预测新工况数据的特点,提出基于集成LSSVM增量学习的模型。通过单个LSSVM模型的建立,构建集成LSSVM增量学习模型,在增量学习方法基础上加入样本判别规则,使模型能及时更新新工况数据。运用集成LSSVM增量学习模型与集成LSSVM模型对溶剂油分离过程的120号溶剂油流量数据进行预测分析,所提模型预测效果显著提高,验证了其有效性。
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