非线性偏最小二乘建模方法及在近红外光谱建模上的应用
偏最小二乘算法(PLS)是常用的线性光谱建模方法.针对汽油在线调合中具有非线性特点的辛烷值、干点等属性应用PLS方法建立模型误差较大问题,本文提出了残差-递阶偏最小二乘的建模方法,该方法对已经提取成分后的自变量中剩余的信息再提取主成分,并将该主成分作为新的自变量参与回归建模.仿真验证结果表明:残差-递阶偏最小二乘方法建立的模型中验证集的样本数据误差均在正负0.2之间.残差-递阶偏最小二乘方法与偏最小二乘、递阶偏最小二乘(Hi-PLS)两种方法比较,残差-递阶偏最小二乘建立的模型有的更高的精度和模型适应性.
偏最小二乘、非线性偏最小二乘、近红外
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TQ015.9;TP391.9;O6-39(一般性问题)
2014-05-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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