【摘 要】
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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
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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、递阶偏最小二乘叫-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。
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