一种集成遗忘机制和双超限学习机的在线时空建模方法

摘要

本发明公开了一种集成遗忘机制和双超限学习机的在线时空建模方法，包括：根据非线性分布参数系统固化炉固化热过程的非线性偏微分方程，将时空输出变量解耦为时间系数序列和空间序列；基于时间系数序列，建立第一超限学习机模型及第二超限学习机模型；利用集成遗忘机制的在线顺序学习算法更新第一超限学习机模型及第二超限学习机模型的模型参数；将空间序列和更新后的第一超限学习机模型、第二超限学习机模型综合，重构出在线时空模型，解决了现有非线性分布参数系统如固化炉的建模方法大多是在离线环境下开发，具有不能反映在线序列训练数据时效性且计算效率低的问题，使固化炉温度的在线预测更加匹配实际温度的动态变化。