| 基于核函數及參數優化的KPLS質量預測研究 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大?。?span>601 K | |
| 標簽： 核偏最小二乘 遺傳算法 質量預測 | |
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| 文檔介紹：核偏最小二乘(KPLS)在工業過程監測和質量預測中得到了廣泛的應用，核函數和核參數的選取對KPLS質量預測結果有重要影響。然而，如何選擇核函數類型和核參數一直是該方法應用的瓶頸。針對以上問題，提出一種改進遺傳算法的核函數優化方法。該方法將核的種類及核參數作為優化的決策變量，以均方根誤差為目標，分別從編碼方案、遺傳策略、適應度函數優化、交叉和變異算法等方面進行設計，以保證核函數種類的多樣性，利用2折交叉驗證法對訓練結果進行驗證。以田納西-伊斯曼過程(TE)與MATLAB結合進行仿真實驗，仿真結果表明，該方法能尋找到最優核函數以及其核參數，具有很好的穩定性和一致性。 | |
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