基于PLS软测量技术在加氢裂化产品质量控制中的应用

相关因素分析和产品质量建模是产品质量控制的关键.针对加氢裂化装置航煤闪点难以在线控制的难点,采用部分最小二乘法(PLS)进行油品质量相关因素分析,并通过部分最小二乘回归(PLSR)建立了航煤闪点的软测量模型.计算结果表明,PLS是收集、整理、分析现场数据的有效方法,用于质量指标的统计和建模,具有较高的精度,能很好地用于产品质量控制之中.     

基于时变偏扰模型的间歇过程迭代学习控制

为了克服模型与过程间的偏差,提出了一个基于时变偏扰模型的间歇过程迭代学习控制方法.利用主元回归(principal component regression,PCR)和部分最小二乘(partial least squares,PLS)方法,可以得到过程对象在正常运行轨迹附近线性化的模型.前一批次的模型预报误差被用来修正当前批次的模型预报值.每完成一个批次就利用新得到的数据对模型进行更新,该更新的模型也是在前一批次的控制轨迹基础上进行线性化得到的.主元回归和部分最小二乘方法能克服批次内不同阶段的控制量存在的相关关系从而得到更准确的模型.仿真结果表明:基于PCR和PLS模型的控制效果要好于基于多元线性回归(MLR)模型的控制效果.     

基于RLS的自回归滑动平均模型的两阶段辨识方法

提出了基于递推最小二乘(RLS)的自回归滑动平均模型的两阶段辨识方法.仿真结果表明,方法给出的参数估计精度比递推增广最小二乘算法高.     

基于MNNPLS的间歇过程的故障诊断

针对间歇生产过程的特点及多向部分最小二乘在故障诊断中存在的问题,提出了一种多向神经网络部分最小二乘方法,实现对间歇过程的在线监控和故障诊断。该方法结合了部分最小二乘的鲁棒性和神经网络表现输入输出非线性关系的能力,提高了模型的预测精度。将此方法应用于监测青霉素发酵过程中,仿真结果表明,它比传统多向部分最小二乘方法能更及时、准确地检测到故障。     

多元线性回归递推最小二乘估计的一种新形式

给出一种新型的多元线性回归模型参数的递推最小二乘估计,在很大程度上,新的方法改进了传统的最小二乘估计。     

改进灰色模型与偏最小二乘耦合预测城市需水

采用易于辨识系统信息与噪声的单因变量偏最小二乘回归(PLS),建立7个具有高度相关性的自变量与单因变量间线性回归关系;同时,运用二阶弱化算子对灰色预测模型进行改进后将灰色模型与偏最小二乘回归预测模型相耦合.使用matlab7.0以及PEW软件对重庆市北碚区1996—2007年需水量进行计算,计算结果平均相对误差仅为0.82%,预测北碚区2015年和2020年需水量分别为2.38亿m3和2.64亿m3.该模型不仅克服了传统最小二乘回归中自变量的多重相关性,也弱化原始数据误差,预测准确度高.     

改进的递推增广最小二乘参数估计方法

基于用递推最小二乘(RLS)法拟合高阶自回归(AR)模型得到的白噪声估值,提出了自回归滑动平均(ARMA)模型参数估计的一种改进的递推增广最小二乘法。它由两段RLS算法组成,可在线实现,具有快的收敛速度。一个仿真例子说明了其有效性。     

基于偏最小二乘地理元胞模型的城市生长模拟

提出了一种基于偏最小二乘回归(PLS)方法的地理元胞(cellular automata,CA)模型PLS-CA,并用来模拟城市生长和扩展.CA模型的定义涉及存在严重相关性的众多空间变量,而传统的多准则判别技术(MCE)和主成分分析(PCA)不能够彻底地解决变量相关性问题.利用偏最小二乘回归从空间变量中提取线性无关的主成分,从而获取地理元胞自动机(CA)的转换规则,在地理信息系统(GIS)环境下建立PLS-CA模型,可以优化城市生长和扩展的模拟.利用提出的PLS-CA模型,模拟了上海市嘉定区1989年与2006年城市生长和扩展情况.     

基于偏最小二乘与神经网络耦合的储层参数预测

将偏最小二乘回归(PLS)与神经网络(NN)耦合,建立了储层参数预报模型.利用偏最小二乘对影响储层参数的诸多因素进行分析,提取对因变量影响强的成分,从而克服了变量间的多重相关性问题,降低了神经网络的输入维数;同时,利用神经网络建模可以较好地解决非线性的储层参数预测问题.计算实例表明,本耦合模型的拟合和预报精度优于独立使用神经网络模型的精度.     

部分最小二乘算法的神经元网络实现

部分最小二乘(PLS)算法在多元统计过程监控等领域得到了广泛应用.但常用的求解方法需要多次迭代求解残差矩阵,不利于对算法的理论分析和结论的解释.基于PLS算法的优化函数形式,该文提出一种新的PLS优化目标函数及相应简化算法.在此基础上构造了PLS算法与线性神经元网络之间的自然映射,给出了相应的训练算法及其理论分析.仿真结果验证了所提出算法的有效性,表明该算法可直接从原数据矩阵得到相应的成分及回归系数,并易于对其进行解释.