【摘 要】
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(清华大学自动化系, 北京 100084) 摘 要:部分最小二乘回归(PLS)可较好地解决变量间的共线性问题,目前被广泛地应用于过程建模和监控。本文将递推PLS(RPLS)算法同RBF网络相结合,给出了一种非线性递推PLS方法(NRPLS),可根据在线数据自适应地调整模型结构和参数,使模型适应非线性过程的变化。在确定RBF网络的隐层节点参数时,采用了一种改进的k-means聚类算法,自动确定最优
【机 构】
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清华大学自动化系,清华大学自动化系,清华大学自动化系 北京100084,北京100084,北京100084
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(清华大学自动化系, 北京 100084) 摘 要:部分最小二乘回归(PLS)可较好地解决变量间的共线性问题,目前被广泛地应用于过程建模和监控。本文将递推PLS(RPLS)算法同RBF网络相结合,给出了一种非线性递推PLS方法(NRPLS),可根据在线数据自适应地调整模型结构和参数,使模型适应非线性过程的变化。在确定RBF网络的隐层节点参数时,采用了一种改进的k-means聚类算法,自动确定最优的聚类区数。该递推算法用于聚丙稀熔融指数软测量模型的在线修正,取得了较好的效果。
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