基于核主元分析和最小二乘支持向量机的软测量建模

查看全文 作　　者：[1]徐晔;[1]杜文莉;[1]钱锋

机构地区：[1]华东理工大学化学工程联合国家重点实验室,上海200237

出　　处：《系统仿真学报》索引2007年第19卷第17期,共4页

基　　金：国家973项目(2002CB312200);上海市自然科学基金(05ZR14038);上海科委科技攻关项目(04DZ11010;05DZ11C02);上海市科委重大基础研究(05DJ14002) 摘　　要：软测量技术是工业过程控制和分析的有力工具,它的核心问题是如何建立学习速度快且泛化性能优良的软测量模型。提出了一种基于核主元分析(KPCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的软测量建模方法,利用核主元分析提取软测量输入数据空间中的非线性主元,然后用最小二乘支持向量机进行建模,不但降低模型复杂性,而且提高了模型泛化能力。最后将上述方法用于PTA结晶过程的软测量建模,仿真结果表明:与SVM、PCA-SVM建模方法相比,该KPCA-LSSVM方法具有学习速度快、跟踪性能好、泛化能力强等优点,是一种有效的软测量建模方法。 关键词：软测量核主元分析最小二乘支持向量机建模

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