基于遷移子空間學(xué)習(xí)的偏最小二乘回歸軟測量方法

摘要： 針對流程工業(yè)中工況改變易導(dǎo)致當(dāng)前樣本與歷史樣本分布失配,傳統(tǒng)軟測量模型失準(zhǔn)的問題,考慮工業(yè)數(shù)據(jù)時序性、動態(tài)性以及存在過程漂移等特性對建模的影響,提出一種基于遷移子空間學(xué)習(xí)的偏最小二乘回歸軟測量方法.首先,回歸框架采用非線性迭代偏最小二乘方法,對其求解映射向量的目標(biāo)函數(shù)施加基于子空間重構(gòu)的域適應(yīng)正則項,映射過程中保證當(dāng)前工況中每個樣本能夠被歷史工況樣本線性重構(gòu).在此基礎(chǔ)上對重構(gòu)矩...