基于非线性偏最小二乘回归的软测量建模及应用

• 作者: 刘吉臻 吕游 杨婷婷
• 来源期刊: 高校化学工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性偏最小二乘 最小二乘支持向量机 权值更新 软测量建模 燃煤锅炉
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 化工系统工程
• 页码范围: 818-824
• 页数: 7页
• 分类号: TP273
• 字数: 4075字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-9015.2014.04.020

摘要

针对复杂工业过程存在的多变量、相关性和非线性问题，提出一种新的基于非线性偏最小二乘(partial least squares, PLS)回归的软测量建模方法。该方法利用PLS作为模型的外部框架来提取输入输出主成分变量，同时消除变量间的相关性，然后用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LSSVM)作为内部函数来描述主成分变量之间的非线性关系，并引入基于误差最小化的权值更新策略，来改进模型的预测精度。以pH中和过程的Benchmark模型来验证该方法的性能，并与其他建模方法比较，结果表明该方法预测精度较高，而且具有较强的泛化能力。将该方法应用于某电站燃煤锅炉的NOx排放软测量建模之中，取得了较好的预测效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘吉臻	华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室	316	5755	39.0	59.0
2	杨婷婷	华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室	25	287	10.0	16.0
3	吕游	华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室	17	217	8.0	14.0