针对工业过程中存在的时滞和非线性特性,提出了一种基于核慢特征分析的高斯过程回归建模方法。该方法通过模糊曲线分析充分挖掘工业数据中的时滞信息,求出数据中的最优时滞,并进行建模数据的重构;通过核慢特征分析方法对重构数据进行非线性的特征提取;基于提取后的特征建立高斯过程回归(GPR)模型。通过对脱丁烷塔塔底丁烷浓度软测量的仿真实验,验证了方法的有效性与性能。
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