基于时差-即时学习的相关向量机软测量建模研究

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摘要：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%。（剩余11562字）

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