KPCA-KPLS方法在pH中和过程建模中的应用

• 作者: 朱瑞鹤 李军
• 来源期刊: 华侨大学学报（自然科学版）
• 关键词: pH中和过程 核主成分分析 核偏最小二乘 系统建模
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 401-407
• 页数: 7页
• 分类号: TP273.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.11830/ISSN.1000-5013.201711038

摘要

针对化工过程中的具有严重非线性、不确定性、时变性的复杂 pH 中和过程系统建模问题,提出一种基于核主元分析(KPCA)与核偏最小二乘(KPLS)相结合的建模方法.在高维特征空间内,该方法通过KPCA有效地提取输入数据的非线性主元,利用KPLS方法将输入变量投影在潜在变量上,再用输入与输出变量之间的协方差信息提取潜在特征建立pH 中和过程模型.为验证其有效性,将KPCA-KPLS方法应用到弱酸强碱中和过程、强酸强碱中和过程实例中,并与核偏最小二乘、核主元分析 支持向量机(KPCA-SVM)、核极限学习机(KELM)、极限学习机(ELM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、SVM等方法进行比较.实验结果表明:KPCA-KPLS方法具有很高的动态建模精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李军	兰州交通大学自动化与电气工程学院	70	490	13.0	19.0
2	朱瑞鹤	兰州交通大学自动化与电气工程学院	2	1	1.0	1.0