基于即时学习的不完整高维数据非线性过程软测量

颜丙云; 于飞; 黄彪

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基于即时学习的不完整高维数据非线性过程软测量

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摘要

由于现代工业过程中数据存在高维性、强非线性、时变性和不完整性等特性,限制了局部加权偏最小二乘算法(LW-PLS)的预测精度。因此,本工作在即时学习建模算法的基础上,将偏最小二乘算法(PLS)应用于相似性样本的选择中,并研究比较了基于主成分分析法(PCA)无监督降维的即时学习算法和基于PLS有监督降维的即时学习算法。概率主成分分析法(PPCA)可以有效的解决数据不完整性的问题;基于PCA和PLS算法的处理,有效的解决了数据高维性问题。基于即时学习的局部加权建模,可以有效解决数据的时变性和非线性问题。所研究算法的有效性在一个数值例子和脱丁烷塔实例中得到了验证。

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来源
《青岛科技大学学报:自然科学版》 |2020年第5期|109-118|共10页
作者
颜丙云; 于飞; 黄彪;
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作者单位

青岛科技大学自动化与电子工程学院;

山东青岛266061;

阿尔伯塔大学化学与材料工程系;

加拿大阿尔伯塔T6G1H9;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
概率主成分分析; 即时学习; 偏最小二乘法; 局部加权偏最小二乘算法;

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