10.3969/j.issn.1000-3932.2006.03.002
基于GA优化的非线性岭回归方法及其在软测量中的应用
提出一种基于遗传算法的非线性岭回归建模方法(GA-NLRR).该方法的核心是先通过RBF的转换实现输入样本的非线性映射,然后用岭回归方法进行线性建模,并采用遗传算法优化岭参数k.该建模方法能很好弥补常规岭回归方法的不足,即无法处理复杂非线性问题和岭参数难确定的问题.将该方法应用于溶剂脱水塔的软测量建模中,仿真研究表明:使用GA-NLRR建立的模型具有很好的预测精度.
岭回归、岭参数、非线性岭回归、RBF、遗传算法
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TP391(计算技术、计算机技术)
上海市青年科技启明星计划04QMX1433;国家研究发展基金2002CB3122000;国家科技攻关项目AA413130;国家高技术研究发展计划863计划2003AA412010;上海市科委资助项目04DZ11010;上海市优秀学科带头人项目;国家自然科学基金20506003
2006-07-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
6-9,25
