利用小波和LS-SVM技术的软测量模型构建方法 (2010年)

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现在线检测的问题,提出了一种基于小波和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软测量建模方法。首先通过小波变换把样本数据序列分解为不同频段的子序列,然后对这些子序列分别采用LS-SVM进行建模,最后通过小波重构得到主导变量的估计值。其中采用量子粒子群算法(PSO)来优化选取LS-SVM参数。通过仿真实验验证此方法,实验结果表明所提出的方法具有估计精度高、泛化能力强等优点。