【摘 要】
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针对软传感器建模过程中,高维冗余的非线性辅助变量造成的维度灾难问题,提出一种结合核独立成分分析法(Kernel independent component analysis,KICA)与虚假最近邻点法(False
【机 构】
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重庆科技学院电气与信息工程学院,重庆大学自动化学院,西安石油大学电子工程学院
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针对软传感器建模过程中,高维冗余的非线性辅助变量造成的维度灾难问题,提出一种结合核独立成分分析法(Kernel independent component analysis,KICA)与虚假最近邻点法(False nearest neighbors,FNN)的非线性辅助变量选择方法。主要利用核函数将原始非线性数据映射到线性子空间,并采用独立成分分析消除因子之间的多重共线性,再运用虚假最近邻点法,计算原始数据在KICA子空间中投影的距离,依次判断各辅助变量对主导变量的解释能力,由此进行非线性变量选择。以某企业氢氰酸(Hydrocyanic acid,HCN)生产工艺过程中的转化率为软传感器预测目标,仿真结果表明该方法可有效降低辅助变量的维数、同时提高模型的预测精度。
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