基于主元分析和RBF神经网络的火灾模拟实验炉温软测量

软测量也称为软仪表技术，采用主元分析和RBF神经网络相结合的融合模型构成火灾模拟实验炉温软测量。主元分析（PCA）实现输入变量的降维，RBF神经网络采用K-均值聚类算法进行隐层中心和连接权调节的学习，实现快速收敛。该融合模型使炉温估计精度比常规的最小二乘方法拟合精度提高2倍以上。...

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Published in中国工程科学 Vol. 9; no. 1; pp. 82 - 85
Main Author 赵望达
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国工程院战略咨询中心 01.01.2007
高等教育出版社有限公司
中南大学信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083%中南大学土木建筑学院,湖南,长沙,410075%中南大学信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083
中南大学土木建筑学院,湖南,长沙,410075
Subjects
主元分析
RBF神经网络
炉温软测量
火灾模拟实验
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ISSN1009-1742
DOI10.3969/j.issn.1009-1742.2007.01.016

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Summary:软测量也称为软仪表技术，采用主元分析和RBF神经网络相结合的融合模型构成火灾模拟实验炉温软测量。主元分析（PCA）实现输入变量的降维，RBF神经网络采用K-均值聚类算法进行隐层中心和连接权调节的学习，实现快速收敛。该融合模型使炉温估计精度比常规的最小二乘方法拟合精度提高2倍以上。
ISSN:1009-1742
DOI:10.3969/j.issn.1009-1742.2007.01.016