基于径基函数-加权偏最小二乘回归的干点软测量
针对影响石油馏分产品干点因素众多且呈高度非线性的特征,提出了一种径基函数(Radial basis function,RBF)和加权偏最小二乘回归(Weighted partial least squares regression,WPLSR)相结合的建模方法建立干点软测量模型.该组合方法首先应用RBF实现样奉数据的非线性变换;然后根据非线性变换后样本在结构参数空间中的分布,分析它们对预测对象的预报能力,自适应地为各个样奉分配权值,并进而从中提取和选用PLS成分,实施加权PLSR,以获得预报性能良好的模型.在实际应用于初顶石脑油干点软测量建模中,RBF-WPLSR获得比PLSR、WPLSR及RBF-PLSR更高精度的模型.
径基函数、加权、偏最小二乘回归、干点
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TP3(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金20506003;教育部科学技术研究重点项目106073;上海市青年科技启明星计划04QMX1433
2007-04-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
193-196
