用于发酵过程在线建模的自适应局部最小二乘支持向量机回归方法

提出一种基于自适应局部学习的最小二乘支持向量机回归（LSSVR）在线建模方法。考虑样本间的距离和角度信息以获得更全面合理的相似样本集，推导了采用快速留一法在线优化模型参数的准则，并给出了发酵过程在线自适应模型选择的策略。以链激酶流加发酵过程为例，验证了所提出算法能够从过程的第2批次开始，同时对活性菌体浓度和链激酶浓度进行较准确的在线预报，较普通的局部LSSVR等建模方法具有更高的预报精度和自适应性。