作者：颜学峰; 陈佳; 胡春平; 钱锋核主元分析关联向量机软测量对羧基苯甲醛
摘要：提出了一种核主元分析（KPCA）和关联向量机（RVM）相结合的组合建模方法。KPCA—RVM采用KPCA对原始自变量进行非线性变换并提取主成分，形成特征自变量；采用RVM，对KPCA变换后的样本数据进行回归建模，并根据模型的预报能力自适应的确定参与回归的最佳特征变量个数，消除冗余信息干扰，获得强非线性表达能力且预报性能良好的模型。并将KPCA-RVM应用于PTA装置对羧基苯甲醛（4-CBA）含量的软测量建模，结果表明该方法预测精度高于PCA—RVM和RVM。
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