【摘 要】
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填料塔在工业生产中应用广泛，准确预测填料塔的液泛气速具有重要的应用价值。在实际应用中，填料类型多种多样，获取的填料数据之间也存在差异，单一全局模型的预测效果受到一定的限制。首先给出了岭参数极限学习机模型及其节点增加的递推算法，以有效的更新在线模型。结合即时学习建模方式，提出了局部递推岭参数极限学习机在线建模方法，用于填料塔液泛气速的预测。实验结果表明LRRELM 能更充分挖掘数据间的相关信息，较相
【机 构】
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华侨大学 信息科学与工程学院,福建省 厦门市 361021 浙江工业大学 过程装备及其再制造教育部
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填料塔在工业生产中应用广泛，准确预测填料塔的液泛气速具有重要的应用价值。在实际应用中，填料类型多种多样，获取的填料数据之间也存在差异，单一全局模型的预测效果受到一定的限制。首先给出了岭参数极限学习机模型及其节点增加的递推算法，以有效的更新在线模型。结合即时学习建模方式，提出了局部递推岭参数极限学习机在线建模方法，用于填料塔液泛气速的预测。实验结果表明LRRELM 能更充分挖掘数据间的相关信息，较相应的全局模型预测效果更好。
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