作者:王其红; 潘天红; 邹云即时学习软测量酯化率
摘要:针对工业过程中存在许多难以直接测量变量的问题,提出1种基于即时学习算法的软测量建模方法。提出k-矢量近邻方法建立系统的当前工况点的建模邻域,以提高即时学习算法的预测能力,利用递归最小二乘算法简化建模的在线计算量,通过PRESS估算得到算法的最优解,优化了算法,应用该算法对某一化工厂产品的酯化率进行测量建模,预测得到的最大相对误差为0.8742%,证明该方法的泛化性能良好,满足实际测量的精度要求,是1种便于理解,易于实现的软测量方法。
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