基于改进GA-PLS算法的最优辅助变量选择及其在软测量建模中的应用

提出了改进的遗传算法与部分最小二乘回归相结合的最优辅助变量的选择方法。用遗传算法来选择变量时,编码方法简单,染色体的长度为候选变量的个数,每一位的取值(0或1)表示某个变量是否被选中,具有全局搜索性能的遗传算法与传统的变量选择方法相比可以比较准确地找到最(次)优解;同时部分最小二乘回归能够克服多元回归中常见的多重共线性问题,在样本点个数少于变量个数的

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第2卷 6

第1期

南京邮电大学学报 (自然科学版 )Junl f aj gU i r t o ot adT lcm u i t n ( aua S i c ) ora o N ni nv sy f s n e o m n ai s N tr ce e n e i P s e c o l n

Vo . 6 No 1 12 .

20 06年 2月

Fb 2 O e . 06

文章编号：6 35 3 ( 06 0 -0 60 17 -4 9 2 0 ) 1 7 -5 0

基于改进 G .L A P S算法的最优辅助变量选择及其在软测量建模中的应用刘瑞兰， 陈渭泉苏宏业2,,. I南京邮电大学自动化学院，江苏南京 20 0 1 3 0

\ .江大学工业控制技术国家重点实验室，江杭州 2浙浙

摘

要：出了改进的遗传算法与部分最小二乘回归相结合的最优辅助变量的选择方法。用遗传算法提

束选择变量时，方法简单，色体的长度为候选变量的个数，一位的取值 (编码染每 0或 1表示某个变 )量是否被选中，具有全局搜索性能的遗传算法与传统的变量选择方法相比可以比较准确地找到最 (优解；次)同时部分最小二乘回归能够克服多元回归中常见的多重共线性问题，样本点个数少在于变量个数的争件下也能进行回归建模分析。用文中提出的方法建立了催化重整过程中稳定油组

分的软测量模型，结果表明了本文提出的辅助变量选择方法的优越性和实用性。关键词：遗传算法；部分最小二乘；变量选择；测量；软催化重整中图分类号：P 7 T 2文献标识码： B

Op m a ee t n o e o d r ra lsBa e n GA- S Al o i m i t lS lci fS c n a y Va ib e s d o o PL g rt h a d isAp l a o o S f e s r M o ei g n t p i t n t o tS n o d l ci nLI Ru - n, U il CHEN e - u n,S Ho g y a W iq a U n - e,1C l g f uo ai,N nigUnvri fPs n e cmm nct n, nig20 0 C ia . oeeo t t n aj i syo ot adT l o u iai g Naj 10 3, hn\ l A m o n e t s e 0 n

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Ke r s Ge ei lo tm;P rilla t q a;Vaibe slcin o e s r y wo d: n t ag r h c i at e s s u r a e ra l ee t;S f sn o;Caayi rfr o t tlt eo m c

1引言 收稿日期：0 50 -5 20 -62 基金项目：江苏省高校自然科学研究指导性计划( 5 J 50 5 ) 0KD 21 3资助项目

在石油化工、食品加工、造纸、冶金等工业生产领域里，随着生产技术的发展和生产过程的日益复

杂，由于技术或经济上的原因，在生产装置中存在一些很难甚至无法用常规传感器进行测量的变量，通

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