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宁石茂 《煤炭加工与综合利用》2023,(10):60-63
为了快速、无损的检测出煤质内部的全水分含量,研究采集了200个焦煤样品的近红外光谱,采用马氏距离和学生式残差相结合的方法剔除了异常样品,并对其进行了一阶微分、二阶微分、15点平滑、多元散射校正(MSC)和标准归一化处理(SNV)光谱预处理,采用主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)对煤样进行建模分析。试验结果表明:经SNV预处理后的PCR模型最佳,校正集和交叉验证集相关系数分别为0.903和0.874,均方根误差分别为0.089和0.132;经15点平滑处理后的PLSR模型最佳,校正集和交叉验证集相关系数分别为0.974和0.887,均方根误差分别为0.038和0.043。PLSR模型相比PCR模型更具有代表性,模型稳定性和预测能力更强。 相似文献
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提出了一种具有强非线性表达能力的自适应偏最小二乘回归(APLSR)方法,并应用于初顶石脑油干点软测量模型建立.APLSR对于指定的预测对象,将根据样本在自变量空间中的分布,分析它们对预测对象的预报能力,自适应地为各个样本分配权值,然后从加权样本数据中提取和选定PLS成分,实施自适应加权PLSR,从而获得预报性能良好的模型.同时提出将前一时刻初顶石脑油干点人工分析值引入作为模型的自变量,从而进一步提高了软测量模型的预测精度. 相似文献
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分析采用回归分析方法在建立橡胶配方试验中考察因素和试验数据的二次多项式回归模型时存在的局限性,介绍应用偏最小二乘(PLS)回归方法建立二次多项式回归模型的技术,并通过实例演示PLS回归方法在橡胶配方设计中的应用。结果表明,PLS回归方法适应多因变量对多自变量的回归建模分析,结论可靠,整体性强。 相似文献
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偏最小二乘回归方法能较好地解决自变量之间的严重相关性问题,笔者将偏最小二乘回归与神经网络耦合,建立了克拉玛依市油田公司某燃煤供热锅炉结渣预测模型。利用偏最小二乘法对影响锅炉结渣的诸多因素进行分析,提取对因变量影响强的成分,从而克服了变量之间的多重相关性问题,降低了神经网络的输入维数。同时,利用神经网络建模可以较好地解决非线性问题。结果表明,预测值与实际值很接近,耦合模型的拟合和预报精度均优于独立使用偏最小二乘回归或神经网络建模的精度。模型对于提高燃煤锅炉的安全运行具有重要的指导意义。 相似文献
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基于催化剂固体颗粒运动碰撞反应器壁面产生振动信号的机理,借助平滑消噪及偏最小二乘(PLS)回归等多元数据处理手段,结合振动信号的功率谱分析,建立了在一定表观气速下测量结焦催化剂积炭量的PLS回归模型。实验室冷模研究表明,在表观气速为0.06~0.12 m·s-1的范围内,模型所得催化剂积炭量预测值与真实值的相关系数均在0.893以上,而预测均方根误差(RMSEP)均在0.51以下,具有较高的精度。由此,获得了一种便捷灵敏、安全环保的非侵入式结焦催化剂积炭量测量技术,能够实现反应器内结焦催化剂积炭量的实时在线检测与监控。 相似文献
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运用偏最小二乘回归(PLSR)的原理,分析研究了胶凝材料用量、水胶比、硅粉掺量、粉煤灰掺量、坍落度以及水、石、砂掺量等有关因素对高强混凝土7d,28d和90d抗压强度的影响;并用R统计软件进行了多元多重线性回归分析,建立了高强混凝土抗压强度与其影响因素之间的多因变量的PLSR模型,该模型的预测误差较小,能较好地应用于混凝土施工质量预测和控制。 相似文献
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湿法磷酸生产中急需一种快速、准确的三氧化硫含量在线分析方法。采用流动注射将磷酸溶液连续注样,间断注入沉淀剂和EDTA清洗剂,分光光度法检测湿法磷酸中三氧化硫含量。结果表明:三氧化硫质量浓度测定的线性范围为40~160 mg/L,测定频率为27次/h,RSD<1.0%。本方法能够快速、准确地测定磷酸中三氧化硫含量,同时实现湿法磷酸生产或净化过程中三氧化硫浓度的在线监测。 相似文献
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合成了试剂5-(3-甲基-2-呲啶)-亚甲基若丹宁(MPMR),研究了其与钯的显色反应最佳条件。利用自制的流动比色装置,尝试了一种新的流动注射光度检测技术,一次注样便产生两峰一谷响应曲线,使分析灵敏度大幅度提高。在pH值为3.5~6.5介质中MPMR和Pd^2+生成摩尔比为2:1配合物,λmax=436nm,ε=8.79×10^4L/(mol·cm),进样频率120次/h,钯含量在0~1.4,μg/mL范围内符合比耳定律。该方法用于钯溶化剂中钯的测定,结果满意。 相似文献
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盐酸大观霉素在纯水及丙酮-水混合溶剂中的溶解度测定与关联 总被引:1,自引:0,他引:1
激光法测定了9~55℃盐酸大观霉素在纯水及9~30℃不同丙酮.水比例混合溶剂中的溶解度。采用线性和非线性最小二乘法将实验数据关联为R-K方程和λh方程两种形式。结果表明。λh方程的关联效果令人满意。将λ,h表达为丙酮浓度的函数,并用于内插计算。精度满足工程需要。 相似文献
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针对多工况注塑过程的在线质量预测问题,考虑了过程数据高维、耦合、非线性等特点,采用拉普拉斯特征映射(LE)方法实现过程数据的非线性降维;在低维特征空间中采用Mean Shift聚类算法完成样本的工况聚类,以便注塑过程的工况分析和知识挖掘;同时运用Mean Shift原理,提出一种新样本的在线工况识别方法;最后应用基于混合粒子群(PSO)参数寻优的偏最小二乘支持向量机(PLS-LSSVM)方法,建立了多工况注塑过程的产品质量软测量模型。实验结果表明,相较于PLS-LSSVM方法,本文方法的预测精度和泛化性能均有明显提高,可为实际注塑企业提供一种效果良好的多工况产品质量在线预测方法。 相似文献
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由于测量条件高,环状流的截面含气率直接测量往往比较困难。软测量技术的关键在于建立优良的数学模型,在分析了微粒群优化算法(PSO)和最小支持向量回归机(LS-SVR)原理的基础上,利用粒子群算法优化最小二乘支持向量回归机参数的算法,建立了软测量模型,实现了环状流的截面含气率的软测量。实验表明:该模型泛化能力强,测试精度比较高,为环状流截面含气率的测量提供了一种新的测量途径。 相似文献