异类多模型动态融合软测量方法研究与应用

提出一种基于动态Gauss-Markov估计的多模型融合软测量建模方法。分别使用静态模型RBF网络、动态模型OELM和OLS-SVM进行建模,再用动态Gauss-Markov估计进行融合。该方法的精度要高于任何一个子模型,且能够跟踪时变系统的动态特性。将此方法应用于乙烯精馏塔塔釜乙烯浓度预测,结果表明该方法比其它方法具有更好的泛化效果和预报精度,显示出其良好的应用潜力。