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核函数方法在丙烯腈收率软测量建模中的应用
引用本文:王华忠,俞金寿.核函数方法在丙烯腈收率软测量建模中的应用[J].华东理工大学学报(自然科学版),2005,31(3):367-370.
作者姓名:王华忠  俞金寿
作者单位:华东理工大学自动化研究所,上海,200237;华东理工大学自动化研究所,上海,200237
摘    要:介绍了核函数方法的基本原理及两种核函数统计建模方法;提出了用核函数PLS与核函数PCR建立工业丙烯腈生产过程丙烯腈收率软测量模型,以便更有效地处理过程非线性、多输入和数据共线性等复杂特性。对比研究发现,基于核函数方法的软测量模型要优于线性统计模型,而核函数PLS模型性能优于核函数PCR。

关 键 词:核函数方法  软测量  核函数PLS(KPLS)  核函数PCR(KPCR)
文章编号:1006-3080(2005)03-0367-04
修稿时间:2004年6月14日

Application of Kernel-Based Methods to Soft Sensor Modeling of Selectivity to Acrylonitrile
WANG Hua-Zhong,YU Jin-shou.Application of Kernel-Based Methods to Soft Sensor Modeling of Selectivity to Acrylonitrile[J].Journal of East China University of Science and Technology,2005,31(3):367-370.
Authors:WANG Hua-Zhong  YU Jin-shou
Abstract:Principles of kernel-based methods and two kernel-based statistical modeling techniques are introduced. Soft sensor modeling of selectivity to acrylonitrile using kernel PLS and kernel PCR is proposed to cope with the nonlinearity and multi high dimension of input and collinearity problem of process. It is found that the performance of kernel-based methods is superior to linear statistical model and that of kernel PLS is also superior to kernel PCR.
Keywords:kernel-based methods  soft sensing  kernel PLS  kernel PCR
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