【摘 要】
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针对多变量、非线性、时变的实际工业过程系统，提出了一种基于局部最小二乘支持向量机的潜空间广义预测控制方法。该方法通过偏最小二乘构建潜变量空间，从而将复杂的多变量系统
【机 构】
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中国石油大学（华东）信息与控制工程学院
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针对多变量、非线性、时变的实际工业过程系统，提出了一种基于局部最小二乘支持向量机的潜空间广义预测控制方法。该方法通过偏最小二乘构建潜变量空间，从而将复杂的多变量系统转变成多个单变量子系统，然后在每个采样点利用即时学习选择相关数据样本，在潜空间内在线建立每个单变量子系统（SISO）的局部最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，最后利用广义预测控制器对这多个子系统分别实施预测控制。利用即时学习剔除冗余数据样本，提升了LSSVM的鲁棒性，并且使其更适用于实时建模和控制。利用该控制器对四容水箱对象进行仿真研究，验证
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