遗传算法优化的非线性岭回归在软测量中的应用

"岭回归论文，探讨了一种基于遗传算法优化的非线性岭回归方法在过程控制中的应用，特别是针对软测量建模。" 岭回归是一种常用的统计建模技术，它通过添加一个正则化项来改进普通最小二乘回归，以解决变量间高度相关（共线性）的问题。在标题和描述中提到的"基于GA优化的非线性岭回归方法"是指将遗传算法应用于岭回归，以解决传统岭回归无法有效处理非线性问题以及岭参数难以确定的问题。 遗传算法（GA）是一种启发式搜索算法，灵感来源于生物进化过程，包括选择、交叉和变异等操作，用于在解决方案空间中寻找全局最优解。在这个背景下，GA被用来优化岭回归中的岭参数k，以提高模型的预测性能。 非线性岭回归（NLRR）通过使用径向基函数（RBF）对输入样本进行非线性映射，将原本线性的岭回归转化为非线性模型。RBF是一种常用的非线性变换工具，能够将输入数据映射到高维空间，使得原本难以线性建模的关系变得更容易处理。 在描述中提到的软测量建模是工业过程控制中的一个重要概念，它通过数学模型预测难以直接测量的过程变量，如化学反应的内部状态。将GA-NLRR应用于溶剂脱水塔的软测量建模中，结果显示，这种方法能够建立具有高预测精度的模型。 论文详细介绍了GA-NLRR方法的步骤，包括RBF的非线性映射、岭回归的线性建模，以及遗传算法在优化岭参数k上的应用。作者指出，相比于传统的岭回归，GA-NLRR方法更适合处理非线性和岭参数选择的挑战，从而提高了模型的适应性和准确性。 关键词涉及了岭回归、岭参数、非线性岭回归、RBF和遗传算法，这些是理解论文内容的关键点。论文分类号和文献标识码则提供了该研究在学术领域中的定位和引用信息。 这篇论文提供了一种新的非线性岭回归方法，结合了遗传算法和RBF，旨在改善过程控制中软测量模型的构建，特别是对于那些涉及复杂非线性关系的工业过程。通过这种方法，可以更有效地预测过程变量，从而提高整个系统的控制效率和稳定性。