针对化工生产反应过程复杂,难以直接建立对应的机理模型,提出了一种基于ISOMAP-ELM的软测量模型。将等距离映射与极限学习机结合,通过等距离映射对输入数据进行降维,消除输入数据的共线性,在低维空间提取更具代表性的特征分量,最后对特征分量采用极限学习机训练,以此建立软测量模型。验证结果表明,所提出算法与传统的基于ELM以及基于欧式距离降维的MDS-ELM模型相比,具有更高的预测精度,模型的均方误差仅为0.28,软测量模型的命中率达到94%,对化工生产具有一定的指导意义。
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