本發明公開了一種基于偏最小二乘的高斯回歸軟測量建模方法,該方法可用于存在較強的時變性、耦合性、非線性、滯后性以及其他復雜特性的工業過程。首先,基于偏最小二乘的方法對多元輸入數據進行降維,并選取合適的得分向量作為高斯過程回歸模型的輸入;之后,通過對協方差函數的選取與組合,構建不同種類的高斯過程回歸軟測量模型對輸出數據進行預測;最后,使用測試集數據對模型的預測能力進行評價。造紙廢水處理過程數據的建模結果表明,基于偏最小二乘對被測變量的降維技術可以提高高斯過程回歸模型的預測能力;由不同協方差函數構建的高斯過程回歸模型為出水指標的預測提供了多種選擇,更加適合復雜多變的造紙廢水處理環境。
聲明:
“基于偏最小二乘的高斯回歸軟測量建模方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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