• 专利标题: 基于集成变量选择型偏最小二乘回归的软测量方法
  • 专利标题(英): Integrated-variable-selection PLSR (partial least squares regression) soft measurement method
  • 申请号: CN201710427228.2
    申请日: 2017-05-26
  • 公开(公告)号: CN107168063A
    公开(公告)日: 2017-09-15
  • 发明人: 石立康童楚东朱莹
  • 申请人: 宁波大学
  • 申请人地址: 浙江省宁波市江北区风华路818号信息学院521室
  • 专利权人: 宁波大学
  • 当前专利权人: 宁波大学
  • 当前专利权人地址: 浙江省宁波市江北区风华路818号信息学院521室
  • 主分类号: G05B13/04
  • IPC分类号: G05B13/04
基于集成变量选择型偏最小二乘回归的软测量方法
摘要:
本发明公开一种基于集成变量选择型偏最小二乘回归的软测量方法,该方法同时建立了三个不同的变量选择型PLSR软测量模型,并通过加权的方式集成得到输出估计值。在线实施软测量时不拘泥于单个的变量加权型PLSR模型,而是采用多个软测量模型集成的方式,巧妙地避免了确定哪种变量选择型PLSR方法最适合为当前数据建立软测量模型这一难题。此外,本发明通过PLSR算法计算出来的回归系数向量来对各模型输出估计值进行适当加权,不仅不需要反复验证某个变量选择方法的适用性,而且还可以进一步地提高软测量模型的精度。可以说,本发明方法是在已有工作的基础上,利用集成建模思路有效地提升变量选择型PLSR方法用于软测量建模的适用性。
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