基于SVM增量学习的氯甲烷含水量预测控制
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
【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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