【摘 要】
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本文针对非线性、高维工业过程,提出一种基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)与正交前向回归(Orthogonal Forward Regression,OFR)的软仪表建模方法。该方法首
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本文针对非线性、高维工业过程,提出一种基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)与正交前向回归(Orthogonal Forward Regression,OFR)的软仪表建模方法。该方法首先采用PCA技术对高维输入数据进行降维处理,消除噪声等不利因素的影响;然后采用OFR处理输入输出之间的非线性关系,在最大化泛化能力的同时,实现了模型的稀疏性。将此软仪表模型应用于柴油沸点的预报,结果表明本文提出的方法有较好的泛化能力及稀疏性。
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