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基于KICA-TSVR方法乙烯裂解产物分布软测量 被引量：3
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作者 邱梦婵 苏成利 +1 位作者 钟国财 梁建平 《控制工程》 CSCD 北大核心 2015年第3期458-464,共7页
针对乙烯裂解关键质量指标乙烯裂解产物分布难以实时测量的问题,提出一种基于核独立成分分析与孪生支持向量回归机(KICA-TSVR,Kernel Independent Component Analysis-twin Support Vector Regression)软测量建模方法。该方法首先采用KI... 针对乙烯裂解关键质量指标乙烯裂解产物分布难以实时测量的问题,提出一种基于核独立成分分析与孪生支持向量回归机(KICA-TSVR,Kernel Independent Component Analysis-twin Support Vector Regression)软测量建模方法。该方法首先采用KICA(Kernel Independent Component Analysis)算法在非线性高维空间中进行样本特征提取,解决了TSVR因缺少结构风险最小化除噪能力差的问题,提高了模型预测精度。由于TSVR只需求解2个小规模的QP问题且其对偶问题中没有约束条件,使模型具有较快的训练速度。将KICA-TSVR用于乙烯裂解产物分布软测量建模,实验结果表明,同标准SVR(Support Vector Regression)和KICA-SVR方法相比,KICA-TSVR具有更好的模型预测效果和更快的训练速度。 展开更多
关键词 孪生支持向量回归机 核独立成分分析 软测量 乙烯裂解产物
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