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基于EIGA-PKPLS的电解铝制造系统特征提取方法
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作者 王业丰 姚立忠 +2 位作者 龙伟 丁伟 孙先武 《中国测试》 CAS 北大核心 2021年第5期82-89,共8页
针对电解铝工艺制造系统中影响参数多、特征冗余的问题,该文提出一种结合精英免疫遗传算法与聚合核偏最小二乘法(elite immune genetic algorithm-polymerize kernels partial least squares,EIGA-PKPLS)的电解铝制造系统特征提取方法... 针对电解铝工艺制造系统中影响参数多、特征冗余的问题,该文提出一种结合精英免疫遗传算法与聚合核偏最小二乘法(elite immune genetic algorithm-polymerize kernels partial least squares,EIGA-PKPLS)的电解铝制造系统特征提取方法。该算法首先提出聚合核函数策略,采用聚合多个独立单核函数形成聚合核,并融合偏最小二乘法进行特征提取,提高算法对非线性数据特征提取能力;接着提出精英判别策略并加入免疫遗传算法,用于寻找核参数和核权重的最优解;最终,利用EIGA-PKPLS开展电解铝工艺制造系统中系列参数的特征提取,并通过建立能耗预测模型与相关算法进行对比验证。实验表明,EIGA-PKPLS可提高电解铝制造系统中相关变量的特征提取能力,输入数据从16维降到4维,模型精度评价的RMSE值至少缩小为其他模型的1/10。因此,该文算法在电解铝制造系统特征提取方面有着实用性和可行性。 展开更多
关键词 电解铝 特征提取 精英判别策略 聚合核函数
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