基于加权支持向量回归的在线训练算法及应用

针对时变系统的在线辨识问题,提出了一种加权支持向量回归方法,根据时间信息给予历史数据不同的加权,实现了精确在线训练算法,在保持精度的同时避免了采集到新样本时重复训练,大大加快了训练速度。研究了该算法的复杂度并加以改进。将该方法应用于氯气投加系统过程模型的在线辨识,在训练速度和精度上都较为满意,这一结果说明了该算法的有效性。