基于SVM增量学习的氯甲烷含水量预测控制

【摘要】：由于氯甲烷回收过程具有工艺过程复杂、非线性、时变性等特点,导致氯甲烷含水量难以预测。提出了ISVM软测量建模方法,鉴于新增训练样本中如果存在违反KKT条件的样本,则这些样本中肯定存在新的支持向量,必然会使支持向量集发生变化,原分类支持向量集中的非支持向量也有可能转化为支持向量,进一步提出了改进ISVM氯甲烷含水量预测模型。研究结果表明:通过与普通ISVM预测模型比较,采用改进ISVM预测模型的预测结果具有更佳的预测精度,为氯甲烷含水量的控制提供了更精确的条件。 【作者单位】： 浙江工业大学化学工程与材料学院;
【关键词】： 支持向量机 增量学习 氯甲烷 含水量 预测 控制
【基金】：浙江省科技厅科研计划项目(2009C32078) 浙江省自然科学基金(Z4100743)
【分类号】：TQ222.214;TP18
【正文快照】： 0前言草甘膦是一种高效、低毒、广谱灭生性除草剂,占全球整个除草剂市场总量的30%,但在其生产过程中却有大量尾气产生,氯甲烷就是其生产尾气中的重要成分之一,是一种有毒气体,但它却是制备有机硅聚合物等的重要原料,所以氯甲烷的回收具有显著的环保效益和经济效益。在氯甲烷

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