【摘 要】
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利用在线支持向量回归算法（AOSVR）,建立了机组热耗率的在线回归模型.介绍了模型的更新过程,包括增加新样本的递增和冗余样本的删除.对某1 000 MW机组的热耗率计算进行了建模,并
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利用在线支持向量回归算法（AOSVR）,建立了机组热耗率的在线回归模型.介绍了模型的更新过程,包括增加新样本的递增和冗余样本的删除.对某1 000 MW机组的热耗率计算进行了建模,并与常用的离线式模型SVR和LS-SVR进行了对比,结果表明AOSVR模型能够根据新样本对模型不断进行更新,具有较强的自适应能力和泛化性能,适合在线应用.进一步通过输入参数扰动分析得出AOSVR具有较强的鲁棒性,能够克服输入参数的非正常波动,保证热耗率计算的可靠性.
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