KPLS与LS-SVM联合预测:有色冶炼过程参数优化与应用

本文主要探讨了"基于KPLS（Kernel Partial Least Squares）和LS-SVM（Least Squares Support Vector Machine）的过程参数预测及其应用"这一主题，发表于2010年的《控制工程》期刊，卷17，第2期。作者朱红求、阳春华和桂卫华来自中南大学信息科学与工程学院，他们针对有色冶炼净化过程中常见的问题，如流程复杂、影响因素众多和非线性关系显著，提出了一个创新的预测方法。 核心思路是解决过程参数时间序列的两个关键特性：高噪声和非平稳性。通过小波多分辨率分析技术，将原始参数数据分解为多个具有不同频率特征的子序列。这种方法允许研究人员针对每个子序列的独特特性，分别运用最小二乘支持向量机和核偏最小二乘回归进行建模。最小二乘支持向量机擅长处理非线性问题，而核偏最小二乘回归则有助于在保持模型简单的同时，处理高维数据和噪声。 论文的关键步骤包括子序列分解、利用LS-SVM和KPLS对各子序列进行独立建模，以及最后将这些预测信号重新组合以获得最终的参数预测结果。这种方法的应用实例是锌湿法冶炼净化除钴过程中的钴离子浓度预测，实际工业现场的数据验证显示，这种结合两种模型的预测方法相较于单纯使用LS-SVM，具有更好的泛化能力和更强的鲁棒性。 因此，这篇论文不仅提供了一个实用的工程方法，用于有色冶金过程参数的高效预测，而且展示了如何通过集成不同的机器学习技术来提高预测模型的性能，这对于工业生产过程的优化和控制具有重要意义。研究者们通过实验验证了这种预测模型的有效性和实用性，这为相关领域的工程师提供了宝贵的经验和参考。