借助Pearson相关系数实现生产过程主导变量精简化软测量方法技术

本发明专利技术公开了一种借助Pearson相关系数实现生产过程主导变量精简化软测量方法，其特征在于按如下步骤进行：一，确定与主导变量可能相关的n个原始辅助变量，采集n个原始辅助变量和主导变量取值数据并组成样本集；二，利用Pearson相关系数算法分别计算n个原始辅助变量的权重值；三，组成原始辅助变量序列；四，建模并根据最小均方误差MSE确定最佳辅助变量；五，得到精简化软测量模型。本发明专利技术能够在建模效果最好的基础上找出含辅助变量个数最少的辅助变量集对主导变量进行建模，实现对主导变量精简化的软测量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于软测量
，具体涉及一种借助Pearson相关系数实现生产过程主导变量精简化软测量的方法。
技术介绍
到目前为止，在实际生产过程中，存在着许多因为技术或经济原因无法直接测量的变量，在这种情况下，软测量技术应运而生。软测量就是依据可测、易测的过程变量(称为辅助变量)与难以直接检测的待测变量(称为主导变量)的数学关系，根据某种最优准贝U，采用各种计算方法，用软件实现对待测变量的测量或估计。软测量技术是目前研究的一个热点，例如中国专利(专利号200410017533. 7)就提出了一种基于支持向量机的软测量建模方法。在软测量过程中，辅助变量的选择是第一步。在大多数实际生产过程中，人们经常不能确定哪个辅助变量与主导变量相关，或有多大程度的相关，因而导致参与计算的辅助变量数量众多。将众多辅助变量通过计算，实现对主导变量的软测量，会带来庞大的计算量，不仅耗时耗力，并且得到的软测量结果也并不一定是最好的，这是在生成过程中不希望看到的事情。如何利用最少的辅助变量集对主导变量实现效果最好的的软测量，成为人们追求的目标。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种，能够在建模效果最佳的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种借助Pearson相关系数实现生产过程主导变量精简化软测量方法，其特征在于按如下步骤进行：步骤一：确定与主导变量可能相关的n个原始辅助变量，采集n个原始辅助变量和主导变量的取值，组成样本集，样本集大小为m，样本大小为n+1；步骤二：利用Pearson相关系数算法分别计算n个原始辅助变量的权重值；步骤三：n个原始辅助变量组成原始辅助变量序列；步骤四：确定最佳辅助变量集，包括以下步骤：第一步，设定循环次数N=n；第二步，随机从样本集中选择p个样本作为训练样本，剩下的m?p个样本作为检验样本；第三步，根据所述训练样本，利用BP神经网络建立原始辅助变量序列中所包含变量的非线性模型；第四步，将所述检...

【技术特征摘要】
1.一种借助Pearson相关系数实现生产过程主导变量精简化软测量方法，其特征在于按如下步骤进行步骤一确定与主导变量可能相关的η个原始辅助变量，采集η个原始辅助变量和主导变量的取值，组成样本集，样本集大小为m，样本大小为n+1 ；步骤二 利用Pearson相关系数算法分别计算η个原始辅助变量的权重值；步骤三η个原始辅助变量组成原始辅助变量序列；步骤四确定最佳辅助变量集，包括以下步骤第一步，设定循环次数Ν=η ；第二步，随机从样本集中选择P个样本作为训练样本，剩下的m-p个样本作为检验样本；第三步，根据所述训练样本，利用BP神经网络建立原始辅助变量序列中所包含变量的非线性模型；第四步，将所述检验样本的原始辅助变量值输入至所述非线性模型，得到m-p个检验样本对应的主...

【专利技术属性】
技术研发人员：李太福，苏盈盈，姚立忠，颜克胜，胡文金，王美丹，
申请(专利权)人：重庆科技学院，
类型：发明
国别省市：