基于PCA-OFR的软仪表及其在柴油沸点预报中的应用

冀光峰

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基于PCA-OFR的软仪表及其在柴油沸点预报中的应用

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本文针对非线性、高维工业过程,提出一种基于主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)与正交前向回归(Orthogonal Forward Regression, OFR)的软仪表建模方法。该方法首先采用PCA技术对高维输入数据进行降维处理,消除噪声等不利因素的影响；然后采用OFR处理输入输出之间的非线性关系,在最大化泛化能力的同时,实现了模型的稀疏性。将此软仪表模型应用于柴油沸点的预报,结果表明本文提出的方法有较好的泛化能力及稀疏性。

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来源
《科技传播》 |2012年第21期|179-180|共2页
作者
冀光峰;
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作者单位

中海油天津分公司,天津300461;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类石油化学工业;
关键词
软仪表; 主成分分析(PCA); 正交前向回归(OFR); 泛化能力; 柴油沸点;

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