基于迁移子空间学习的偏最小二乘回归软测量方法

摘要： 针对流程工业中工况改变易导致当前样本与历史样本分布失配,传统软测量模型失准的问题,考虑工业数据时序性、动态性以及存在过程漂移等特性对建模的影响,提出一种基于迁移子空间学习的偏最小二乘回归软测量方法.首先,回归框架采用非线性迭代偏最小二乘方法,对其求解映射向量的目标函数施加基于子空间重构的域适应正则项,映射过程中保证当前工况中每个样本能够被历史工况样本线性重构.在此基础上对重构矩...