在线稀疏LSSVM：计算效率提升与系统建模应用

本文档探讨了"一种在线稀疏LSSVM及其在系统建模中的应用"，发表于2010年的《湖南大学学报（自然科学版）》。作者周欣然和滕召胜针对在线最小二乘支持向量机（LSSVM）在实际应用中存在的计算量大和存储空间占用问题，提出了创新的在线稀疏LSSVM算法。 在线稀疏LSSVM的核心在于其训练样本集的管理策略。该方法利用滑动时间窗口原理，只选取部分时刻的样本作为训练样本，而不是一次性处理所有历史数据。新时刻的数据会被不断加入到训练集中，而当需要删除旧样本时，不是简单地移除，而是采用一种智能策略：如果滑动窗口前端的样本还在训练集中，就删除；否则，会选择留一法（leave-one-out）确定并删除预测误差最小的样本。这种方法的优势在于，相较于传统在线LSSVM，它能够用更少的样本学习到更多的系统特征，从而提高时间和空间效率，适应系统动态变化的特性。 相比于其他在线稀疏LSSVM，这种设计允许模型更好地摆脱旧样本的干扰，减少了对历史数据的依赖，从而提高了模型的灵活性和实时性。这在系统建模领域具有重要意义，特别是在处理实时性强、数据流快速变化的系统时，如工业过程控制、信号处理或预测分析等。 系统建模实验验证了在线稀疏LSSVM的有效性，不仅在节省计算资源和存储空间的同时，还展示了较高的预测精度。研究结果表明，该算法在实际应用中具有显著的优势，是优化在线学习场景下最小二乘支持向量机性能的一种有效手段。 关键词：最小二乘支持向量机（LSSVM）、学习算法、稀疏性、选择性删除、系统建模。这些关键词揭示了论文的主要研究内容和技术路线，为读者进一步理解和应用该方法提供了导向。这篇论文深入探讨了如何通过改进的算法设计提高在线机器学习在复杂系统建模中的效能。