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为了实现大肠杆菌发酵过程菌体浓度基于模型的优化控制,提出一种基于最小二乘支持向量机(LS_SVM)在线建立大肠杆菌发酵过程局部模型的方法.该方法首先将当前批次滑动时间窗内采集到的数据作为查询序列,以动态时间弯曲距离(DTW)为判断时间序列相似性的标准,从历史批次数据库中搜索与之相似度最高的数据区间,组成训练样本集.然后利用LS_SVM在线建立发酵过程的局部模型.最后通过实际的大肠杆菌发酵过程数据,对本建模方法与传统的LS_SVM离线全局建模方法进行了仿真验证.结果显示,本方法在线建立的大肠杆菌发酵过程菌体浓度预估模型具有更高的精度以及动态适应能力.
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