基于GA优化的非线性岭回归方法及其在软测量中的应用

• 作者: 周晓宇 钱锋 颜学峰
• 来源期刊: 化工自动化及仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 岭回归 岭参数 非线性岭回归 RBF 遗传算法
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 所属期刊栏目: 过程控制
• 页码范围: 6-9,25
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3920字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3932.2006.03.002

摘要

提出一种基于遗传算法的非线性岭回归建模方法(GA-NLRR).该方法的核心是先通过RBF的转换实现输入样本的非线性映射,然后用岭回归方法进行线性建模,并采用遗传算法优化岭参数k.该建模方法能很好弥补常规岭回归方法的不足,即无法处理复杂非线性问题和岭参数难确定的问题.将该方法应用于溶剂脱水塔的软测量建模中,仿真研究表明:使用GA-NLRR建立的模型具有很好的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱锋	华东理工大学自动化研究所	223	3004	26.0	44.0
2	颜学峰	华东理工大学自动化研究所	61	628	12.0	22.0
3	周晓宇	华东理工大学自动化研究所	2	16	2.0	2.0