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一种新型非线性偏最小二乘方法研究及应用——基于Chebyshev多项式改进的PLS方法

来源期刊:控制工程2003年第6期

论文作者:时瑞研 潘立登

文章页码:506 - 1043

关键词:非线性PLS;Chebyshev多元多项式;偏最小二乘法;

摘    要:在实际生产过程中,过程变量之间往往存在大量相关关系,甚至非线性相关关系。过程变量间存在线性相关时,可采用偏最小二乘方法(PartialLeastSquares,PLS)计算模型参数,但由于PLS方法采用线性关系来联系输入和输出因子,因而并不能有效地应用于非线性较强的过程。在这种情况下要对变量进行有效的压缩维数,需要采用非线性PLS方法。基于Chebyshev多项式改进的多元多项式PLS方法,是一种新的非线性PLS方法。该方法利用Chebyshev多项式的正交性质和递推性质,将过程输入变量正交化、线性化后,再应用PLS方法计算模型参数并还原,从而得到比较精确的模型。由于该方法综合考虑了输入变量的自相关和输入变量间的协相关关系,能够更有效地表达过程变量间的非线性关系,因此其对非线性过程的研究提供了新的思路。

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一种新型非线性偏最小二乘方法研究及应用——基于Chebyshev多项式改进的PLS方法

时瑞研,潘立登

摘 要:在实际生产过程中,过程变量之间往往存在大量相关关系,甚至非线性相关关系。过程变量间存在线性相关时,可采用偏最小二乘方法(PartialLeastSquares,PLS)计算模型参数,但由于PLS方法采用线性关系来联系输入和输出因子,因而并不能有效地应用于非线性较强的过程。在这种情况下要对变量进行有效的压缩维数,需要采用非线性PLS方法。基于Chebyshev多项式改进的多元多项式PLS方法,是一种新的非线性PLS方法。该方法利用Chebyshev多项式的正交性质和递推性质,将过程输入变量正交化、线性化后,再应用PLS方法计算模型参数并还原,从而得到比较精确的模型。由于该方法综合考虑了输入变量的自相关和输入变量间的协相关关系,能够更有效地表达过程变量间的非线性关系,因此其对非线性过程的研究提供了新的思路。

关键词:非线性PLS;Chebyshev多元多项式;偏最小二乘法;

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