基于KPLS和LS-SVM的过程参数预测及其应用

来源期刊：控制工程2010年第2期

论文作者：朱红求 阳春华 桂卫华

文章页码：216 - 441

关键词：参数预测;核偏最小二乘回归;最小二乘支持向量机;小波分解;

摘    要：针对有色冶炼净化过程流程长、影响因素多以及非线性强等特点,提出了一种结合最小二乘支持向量机和核偏最小二乘回归的过程参数预测方法。考虑到过程参数时间序列具有高噪声和非平稳等特性,首先基于小波多分辨率分析方法将参数时间序列分解成具有不同频率特征的子序列,然后根据分解后各自序列的特点,利用最小二乘支持向量机和核偏最小二乘回归法对各子序列进行建模,最后对各分量预测信号重构合成得到最终的预测结果。将该建模方法应用于锌湿法冶炼净化除钴过程钴离子浓度的预测,并应用工业现场的数据进行了实验验证,结果表明,该预测模型性能优于最小二乘支持向量机模型,具有较好的泛化能力和较强的鲁棒性。