基于时差-即时学习的相关向量机软测量建模研究

作者：金绍琴; 唐莉丽; 吴菁; 李明珠; 黄道平

来源：自动化与信息工程, 2023, 44(05): 22-31.

DOI：10.3969/j.issn.1674-2605.2023.05.004

• 污水处理
• 时间差分
• 即时学习
• 相关向量机
• 在线软测量

针对污水处理厂的过程数据时变性较大、非线性较强，传统的离线模型难以应对实际处理过程中的工况变化等问题，提出一种基于时差-即时学习的相关向量机（RVM）模型TD-JIT-RVM。通过时间差分（TD）建模提取过程变量之间的关联关系，采用即时学习（JIT）解决时滞引起的模型退化问题。利用TD-JIT-RVM模型对仿真数据集和真实的工业数据集进行分析，结果表明，该模型在两个数据集中比RVM基础模型的RMSE分别提高了94.59%和82.26%。

• 单位
  华南理工大学; 海口经济学院; 贵州民族大学