| 基于IBPLS方法的软测量建模 |
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| 引用本文： | 程龙,王桂增.基于IBPLS方法的软测量建模[J].清华大学学报(自然科学版),2008,48(10). |
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| 作者姓名： | 程龙 王桂增 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划) |
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| 摘 要： | 作为一种经典的回归建模方法,偏最小二乘法(partial least squares,PLS)已被广泛的应用于软测量建模中.但是,当建模数据混有较大噪声时,采用PLS模型的预测误差以及预测误差的方差都比较大.针对PLS方法的上述缺陷与不足,本文将迭代Bagging算法引入PLS回归建模中,形成迭代Bagging PLS算法(iterated Bagging PLS,IBPLS),该方法可以减少预测误差和预测误差的方差.仿真结果表明,与传统PLS方法相比,IBPLS减小预测误差约6％.
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| 关 键 词： | 软测量 偏最小二乘法 迭代Bagging |
Soft sensing based on PLS with iterated Bagging method |
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| CHENG Long,WANG Guizeng.Soft sensing based on PLS with iterated Bagging method[J].Journal of Tsinghua University(Science and Technology),2008,48(10). |
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| Authors: | CHENG Long WANG Guizeng |
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