基于KPCA和LSSVM的软测量建模与应用

来源期刊：控制工程2009年第S1期

论文作者：陶玲 王豪 徐文艳

文章页码：176 - 179

关键词：软测量;核主元分析;最小二乘支持向量机;数据建模;

摘    要：提出一种基于核主元分析(KPCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的软测量建模方法。利用核主元分析对软测量的输入数据进行数据压缩,提取非线性主元,然后用最小二乘支持向量机进行建模,降低模型复杂度,提高模型泛化能力,通过交叉验证方法对支持向量机的参数进行选择。将其应用于石油树脂粘度的软测量建模,仿真结果表明,该方法具有跟踪性能好,泛化能力强等优点。与实际生产中使用的方法相比,预测精度明显提高,是一种有效的软测量建模方法。