SLPP-集成建模：提升化工软测量精度

"一种基于带监督局部保持投影的多模型软测量建模方法，通过结合多知识库挖掘理论和SLPP算法，提升了化工生产过程软测量模型的精度和泛化能力。该方法在双酚A含量预测中的应用，相较于传统多模型方法，表现出了更优的性能。" 本文详细探讨了在化工生产过程中解决软测量模型预测精度问题的一种创新方法，即基于带监督的局部保持投影（Supervised Local Projection Pursuit, SLPP）的多模型建模策略。软测量模型是用于估计难以直接测量或无法直接获取的工艺变量的技术，它在过程控制和优化中起到关键作用。传统的软测量模型可能存在精度不足的问题，而SLPP算法则旨在改善这一情况。 SLPP方法首先利用降维技术对输入数据空间进行处理，使得同类别的数据在低维度空间中得以保留其局部结构，同时保持类与类之间的差异性。这一过程生成了不同类别的转换矩阵和多知识库，这些知识库包含了丰富的过程信息。然后，通过支持向量机（Support Vector Machine, SVM）进行模型的融合，SVM以其强大的非线性建模能力和泛化性能，能够自适应地组合这些子模型，从而提高整体模型的预测精度。 在实际应用中，该方法被应用于双酚A含量的软测量建模。双酚A是一种重要的化工原料，其含量的准确预测对于生产控制至关重要。仿真结果证明，基于SLPP的建模方法相比于传统多模型方法，能够更加科学地分配子模型的权重，显著提升模型的估计精度，并增强了模型在未见数据上的泛化能力。这意味着该方法不仅在训练数据上表现优秀，而且在处理新情境和变化条件时也能保持稳定和准确。 此研究得到了国家自然科学基金、江苏省高技术研究项目以及上海市科学技术委员会项目的资助，进一步展示了该领域研究的前沿性和实用性。作者张文清和杨慧中，尤其是通讯作者杨慧中，他们的工作在工业过程建模与优化方面有着深远的影响，为化工生产过程的智能化和高效化提供了新的理论和技术支持。 关键词：软测量、组合模型、SLPP、支持向量机、多知识库。该研究对化工过程控制领域的模型构建提供了新的视角和解决方案，有望在未来推动相关行业的技术进步。