《表1 KRLS模型建模性能比较》

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《基于KRLS的pH中和过程建模》

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图2给出了KRLS方法在训练集上的学习收敛曲线，看出，KRLS辨识模型表现出了良好的在线自适应学习特性。图3、图4分别给出了在测试数据集上h通道和p H通道的测试输出与真实值的结果比较曲线，图5给出了在测试数据集上h通道和p H通道的各点测试误差比较曲线，从图2~图5的结果可以看出，在多输出的情形下，KRLS方法呈现出较好的建模性能，验证了该方法的有效性。