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基于改进的GA-LSSVM的软测量建模方法

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针对工业过程中某些重要过程变量难以实现在线测量的问题，提出了一种改进的最小二乘支持向量机（IGA-LSSVM）的软测量建模方法。该方法既利用了最小二乘支持向量机求解速度快的特点，又利用了自适应遗传算法强大的全局搜索能力，增强了模型的自适应性。该方法首先采用核独立分量分析（KICA）对高维数据进行特征提取，然后利用改进的最小二乘支持向量机进行建模。用该方法建立柴油凝点的软测量模型，结果表明基于IGA-LSSVM方法建立的软测量模型具有较高的预测精度和泛化能力。

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来源
《2011年中国自动化大会暨钱学森诞辰一百周年及中国自动化学会五十周年会庆》|2011年|1-8|共8页
会议地点北京
作者
王强; 田学民;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类系统模型、系统建模;
关键词
软测量建模; 核独立元分析; 遗传算法; 最小二乘支持向量机;

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