基于神经网络PLS方法的软测量建模研究

来源 :浙江大学学报(工学版) | 被引量 : 28次 | 上传用户：stanley_lippman

【摘要】

：

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

【作者】

：

梁军汪小勇王文庆

【机构】

：

浙江大学,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)

【发表日期】

：

2004年06期

【关键词】

：

非线性偏最小二乘神经网络轧钢加热炉软测量

【基金项目】

：

国家高技术研究发展计划(863计划)

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