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基于神经网络PLS方法的软测量建模研究
被引量：
8
1
作者
梁军
汪小勇
王文庆
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第6期676-681,共6页
通过神经网络(neuralsnetwork,NN)逼近策略,由偏最小二乘回归(partialleastsquares,PLS)方法拓展得到非线性的PLS-NN方法,构造了基于梯度下降算法的神经网络权值矩阵学习规则.以具有3个质量变量、26个过程变量的轧钢加热炉中钢坯温度分...
通过神经网络(neuralsnetwork,NN)逼近策略,由偏最小二乘回归(partialleastsquares,PLS)方法拓展得到非线性的PLS-NN方法,构造了基于梯度下降算法的神经网络权值矩阵学习规则.以具有3个质量变量、26个过程变量的轧钢加热炉中钢坯温度分布的检测为例,利用两组实际的运行操作数据对所建模型进行了求解和验证.与线性PLS及机理模型的计算结果相比,PLS-NN模型的估计误差最小(比例大约为1∶1.7∶2.8).运用PLS-NN模型进行了轧钢加热炉生产操作条件的模型预测分析,分析结果表明,加热炉各燃烧段的燃气流量的变化对加热炉生产影响最为显著.
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关键词
神经网络
PLS
软测量
建模
偏最小二乘回归
矩阵
学习
规则
生产变量
轧钢加热炉
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职称材料
题名
基于神经网络PLS方法的软测量建模研究
被引量：
8
1
作者
梁军
汪小勇
王文庆
机构
浙江大学控制科学与工程学系工业控制技术国家重点实验室
中国石油化工集团公司齐鲁股份有限公司
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第6期676-681,共6页
基金
国家"863"高技术研究发展计划资助项目(863-511-920-011
2001AA411230).
文摘
通过神经网络(neuralsnetwork,NN)逼近策略,由偏最小二乘回归(partialleastsquares,PLS)方法拓展得到非线性的PLS-NN方法,构造了基于梯度下降算法的神经网络权值矩阵学习规则.以具有3个质量变量、26个过程变量的轧钢加热炉中钢坯温度分布的检测为例,利用两组实际的运行操作数据对所建模型进行了求解和验证.与线性PLS及机理模型的计算结果相比,PLS-NN模型的估计误差最小(比例大约为1∶1.7∶2.8).运用PLS-NN模型进行了轧钢加热炉生产操作条件的模型预测分析,分析结果表明,加热炉各燃烧段的燃气流量的变化对加热炉生产影响最为显著.
关键词
神经网络
PLS
软测量
建模
偏最小二乘回归
矩阵
学习
规则
生产变量
轧钢加热炉
Keywords
Computer simulation
Learning algorithms
Principal component analysis
Regression analysis
分类号
TG335 [金属学及工艺—金属压力加工]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于神经网络PLS方法的软测量建模研究
梁军
汪小勇
王文庆
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
8
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职称材料
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