基于小波和LS-SVM的软测量建模方法

来源 :智能系统学报 | 被引量 : 5次 | 上传用户：songyonghuan

【摘要】

：

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现在线检测的问题,提出了一种基于小波和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软测量建模方法.首先通过小波变换把样本数据序列分解为不同频段的子序列,然后对这些子序列分别采用LS-SVM进行建模,最后通过小波重构得到主导变量的估计值.其中采用量子粒子群算法(PSO)来优化选取LS-SVM参数.通过仿真实验验证此方法,实验结果表明所提出的方法具有估计精度高、泛化能力强等

【作者】

：

向峥嵘陈庆伟

【机构】

：

南京理工大学自动化学院

【出处】

：

智能系统学报

【发表日期】

：

2010年01期

【关键词】

：

软测量最小二乘支持向量机小波分析量子粒子群优化 soft sensing least square support vector machine （LS-

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