基于核函數(shù)及參數(shù)優(yōu)化的KPLS質(zhì)量預測研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大小：601 K
標簽： 核偏最小二乘 遺傳算法 質(zhì)量預測
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文檔介紹：核偏最小二乘(KPLS)在工業(yè)過程監(jiān)測和質(zhì)量預測中得到了廣泛的應(yīng)用,，核函數(shù)和核參數(shù)的選取對KPLS質(zhì)量預測結(jié)果有重要影響。然而,，如何選擇核函數(shù)類型和核參數(shù)一直是該方法應(yīng)用的瓶頸,。針對以上問題，提出一種改進遺傳算法的核函數(shù)優(yōu)化方法,。該方法將核的種類及核參數(shù)作為優(yōu)化的決策變量,，以均方根誤差為目標,，分別從編碼方案、遺傳策略,、適應(yīng)度函數(shù)優(yōu)化,、交叉和變異算法等方面進行設(shè)計，以保證核函數(shù)種類的多樣性,，利用2折交叉驗證法對訓練結(jié)果進行驗證,。以田納西-伊斯曼過程(TE)與MATLAB結(jié)合進行仿真實驗，仿真結(jié)果表明,，該方法能尋找到最優(yōu)核函數(shù)以及其核參數(shù),，具有很好的穩(wěn)定性和一致性。
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