生物反应过程的在线支持向量机建模优化

摘要

针对生物反应过程具有较强的非线性、时变性，建立准确的机理模型较为困难，并且复杂的机理模型也无法用于在线控制和优化。将在线支持向量机和机理模型结合，提出串并联在线自校正混合建模方法。通过对典型生化过程谷氨酸的生产过程分析，找到影响谷氨酸浓度的关键参数；从现场历史数据中选取样本，建立基于在线向量机的软测量模型。实验结果表明：该模型对谷氨酸浓度预测效果较好。