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研究了基于人工神经网络的软测量技术在某炼油厂重整加氢装置预加氢汽油干点在线预测中的应用,提出一种基于最小均方预测误差(LSE)的辅助变量集选择算法。与PCA降维算法相比,LSE法能有效剔除冗余的辅助变量,降低软测量实施过程中的数据采集成本。
LSE辅助变量选择算法及其在软测量中的应用
【摘 要】
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研究了基于人工神经网络的软测量技术在某炼油厂重整加氢装置预加氢汽油干点在线预测中的应用,提出一种基于最小均方预测误差(LSE)的辅助变量集选择算法。与PCA降维算法相比,LSE法能有效剔除冗余的辅助变量,降低软测量实施过程中的数据采集成本。
【机 构】
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吉林化工学院化工与材料工程学院
【出 处】
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化工自动化及仪表
【发表日期】
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2012年12期
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