论文摘要
针对工业过程中存在的时滞和非线性特性,提出了一种基于核慢特征分析的高斯过程回归建模方法。该方法通过模糊曲线分析充分挖掘工业数据中的时滞信息,求出数据中的最优时滞,并进行建模数据的重构;通过核慢特征分析方法对重构数据进行非线性的特征提取;基于提取后的特征建立高斯过程回归(GPR)模型。通过对脱丁烷塔塔底丁烷浓度软测量的仿真实验,验证了方法的有效性与性能。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 彭慧来,熊伟丽
关键词: 时延,核慢特征分析,模糊曲线分析,高斯过程回归
来源: 系统仿真学报 2019年08期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学,工程科技Ⅱ辑
专业: 数学,工业通用技术及设备
单位: 江南大学物联网工程学院自动化研究所,江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
基金: 国家自然科学基金(61773182),国家重点研发计划子课题(2018YFC1603705-03)
分类号: TB114.3
DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.17-0389
页码: 1562-1571
总页数: 10
文件大小: 882K
下载量: 137
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