局部主成分分析及其在软测量中的应用

• 作者: 田学民 邵伟明
• 来源期刊: 自动化仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 软测量 局部学习 主成分分析(PCA) 冗余模型 连续搅拌反应器(CSTR)
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 智能检测与控制
• 页码范围: 55-59
• 页数: 5页
• 分类号: TP301+.6
• 字数: 3355字
• 语种: 中文

摘要

在软测量建模中，局部学习策略是解决过程时变特性及非线性的有效途径。为提高模型预报精度，提出了一种基于局部主成分分析的在线软测量建模方法。该方法采用主成分建立局部模型，同时考虑变量间的相关性以及映射关系构建局部模型的选择准则。此外，为了提高在线计算效率、降低对存储设备的要求，提出了一种基于预报残差方差和均值的冗余模型判别方法。在某连续搅拌反应器上的仿真结果验证了该方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田学民	中国石油大学华东信息与控制工程学院	33	262	8.0	15.0
2	邵伟明	中国石油大学华东信息与控制工程学院	1	1	1.0	1.0