基于选择性更新的在线核极限学习机建模
作者:
孙朝江
[1] ;
汤健
[1] ;
魏忠军
[2] ;
赵立杰
[3]
关键词:
选择性更新
近似线性依靠(ALD)
核极限学习机(KELM)
在线建模
摘要：
针对每样本递推更新的在线建模方法计算消耗大、常用的人工智能建模方法学习速度慢的缺点，为能够对软测量模型进行有效更新和提高在线模型的学习速度，提出了一种基于选择性更新的在线核极限学习机（KELM）建模方法。该方法首先采用近似线性依靠（ALD）条件判别新样本与建模样本间的线性独立依靠程度，选择满足设定条件、舍有足够新信息的样本对软测量模型进行更新，降低了模型在线学习次数；然后选择学习速度快、泛化性强的KELM方法建立软测量模型，有效地避免了极限学习机（ELM）模型固有的随机性和支持向量机（SVM）模型求解的复杂性；最后将ALD条件和KELM算法有效结合，提高了在线软测量模型的学习速度和预测性能。通过合成数据的仿真实验结果验证了所提方法的有效性。
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