论文摘要
针对典型的pH酸碱中和过程,提出基于核递推最小二乘（KRLS）的核学习动态模型。KRLS方法采用基于近似线性依赖技术的稀疏化算法,降低了计算复杂度及存储量,能适用于较大规模数据集的训练以及动态时变过程的建模。将所提方法应用到具有缓冲流的双输出中和过程实例中,为验证其有效性,在同等条件下,还与核偏最小二乘（KPLS）、核主成分分析—支持向量机（KPCA-SVM）、核极限学习机（KELM）、极限学习机（ELM）、支持向量机（SVM）等方法进行比较。实验结果表明:作为一种在线自适应方法,KRLS方法具有很高的动态建模精度,为研究pH中和过程的控制奠定了基础。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 朱瑞鹤,李军
关键词: 中和过程,核递推最小二乘,非线性系统,动态建模,稀疏化
来源: 传感器与微系统 2019年01期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 化学,自动化技术
单位: 兰州交通大学自动化与电气工程学院
基金: 国家自然科学基金资助项目(51467008)
分类号: O646.14;TP181
DOI: 10.13873/J.1000-9787(2019)01-0048-04
页码: 48-51
总页数: 4
文件大小: 722K
下载量: 54
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