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工业对象的复杂化带来了可测变量的增多,这些变量集合中大量冗余的信息会降低软测量建模的精度。针对这个问题,提出了基于离散PSO的软测量辅助变量选择算法。算法将传统PSO连续的优化过程通过对粒子位置的隶属度计算,将其离散成0或1。0、1分别表示某变量未被选中和被选中,每个粒子就代表一种变量选取情况。将PLS回归用于适应度函数的计算,有利于克服多元回归中多重共线问题。最后,将该算法用在了丙烯精馏塔塔顶丙烯浓度的软测量实验中,实验结果表明该方法有效,并提高了模型的预测精度。