基于矢量基学习的浸出过程在线建模

胡广浩¹，毛志忠^1,2，何大阔^1,2

1. 东北大学信息科学与工程学院2. 东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室

摘 要：传统的支持向量回归算法因基于批量训练方法而无法适应浸出过程在线建模实时性的要求.在分析研究一种基于矢量基学习的支持向量回归算法的基础上,提出了基于矢量基学习的浸出过程在线建模方法.利用贝叶斯证据框架优化模型参数,分析新样本矢量与矢量空间的夹角,从而推导出该样本是否为基矢量.将该方法应用于浸出过程浸出率的预测,实验结果表明,该方法不但能很好地跟踪浸出率的变化趋势,而且显著地缩短了运算时间.

关键词：支持向量回归;矢量基;在线建模;浸出过程;