KPCA-bagging集成神经网络软测量建模方法

来源 :信息与控制 | 被引量 : 17次 | 上传用户：lincystar

【摘要】

：

许多化工过程具有机理复杂和强非线性等特点,为了克服常规建模方法存在的不足和提高软测量模型的预测精度,提出一种用于化工过程软测量的核主元分析(KPCA)-bagging集成神经网络建模方法.首先利用KPCA对软测量模型的输入数据进行降维处理,提取非线性主元并作为模型输入;然后采用bagging集成学习算法得到若干样本子集,通过训练各子集建立多个BP神经网络子模型,采用网格搜索法优化确定各子模型隐含层

【作者】

：

夏陆岳王海宁朱鹏飞潘海天

【机构】

：

浙江工业大学化学工程学院,

【出处】

：

信息与控制

【发表日期】

：

2015年05期

【关键词】

：

kernel principal component analysis bagging ensemble learning BP (back propagati

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