摘要：当动态过程的输出含有测量噪声时,直接用最小二乘支持向量机（LSSVM）对过程建模预测效果较差,为了提高LSSVM模型的预测精度,提出了一种基于无偏LSSVM的抗噪在线过程建模方法。该方法在每一预测步期间对过程输出测量值进行误差判断,若输出测量值与预测值相差较大,就对测量值予以修正,然后用修正值构成样本在线建模,从而减少噪声影响。数字仿真显示,当过程输出测量值混有高斯白噪声时,该文方法比直接LSSVM和现有的加权LSSVM的预测精度要高。

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