一种用于分布式参数系统在线建模的增量时空学习方法

摘要

本发明实例提供了一种用于分布式参数系统在线建模的增量时空学习方法，该方法先向数据增量集中添加新增数据后，对空间基函数进行增量更新，更新时间系数，辨识新的时序模型，再通过旧的时空合成集与更新后的空间基函数和辨识的时序模型重建历史数据，预测未来输出。本发明实施例的方法弥补了现有方法的不足，减少运算时间与设备使用内存量，简单易行，在工业建模中具有普适性，理论分析和实验结果都证明增量时空学习方法能够实现良好的在线性能，同时计算效果显著，应用前景广阔。