基于递推PLS核算法的软测量在线学习方法

针对过程的动态时变特性,提出一种基于PLS核算法的软测量在线学习方法。该方法利用PLS核算法,通过递推学习具有代表性的新样本来改善模型的适应能力,较NIPALS算法具有更高的计算效率;并采用一种同时考虑输入和输出信息的相似度准则,有选择地删除一个或多个冗余样本,更有效地构建了训练样本集。工业聚丙烯熔融指数的软测量建模研究表明,本文提出的方法能够快速有效地跟踪牌号切换中熔融指数的变化。