基于非线性偏最小二乘回归的软测量建模及应用 |
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引用本文: | 吕游,刘吉臻,杨婷婷.基于非线性偏最小二乘回归的软测量建模及应用[J].高校化学工程学报,2014(4). |
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作者姓名: | 吕游 刘吉臻 杨婷婷 |
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作者单位: | 华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室; |
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基金项目: | 国家重点基础研究发展规划基金(2012CB215203);国家自然科学基金(51036002);中央高校基本科研业务费专项资金(13QN21) |
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摘 要: | 针对复杂工业过程存在的多变量、相关性和非线性问题,提出一种新的基于非线性偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归的软测量建模方法。该方法利用PLS作为模型的外部框架来提取输入输出主成分变量,同时消除变量间的相关性,然后用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)作为内部函数来描述主成分变量之间的非线性关系,并引入基于误差最小化的权值更新策略,来改进模型的预测精度。以pH中和过程的Benchmark模型来验证该方法的性能,并与其他建模方法比较,结果表明该方法预测精度较高,而且具有较强的泛化能力。将该方法应用于某电站燃煤锅炉的NOx排放软测量建模之中,取得了较好的预测效果。
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关 键 词: | 非线性偏最小二乘 最小二乘支持向量机 权值更新 软测量建模 燃煤锅炉 |
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