基于PCA SVR算法的乙烯聚合软传感研究

指示产物规格和等级,熔体指数和密度的重要指标在气相乙烯聚合React中不易测量。 因此,提出了一种软感应算法,该算法主要采用支持向量回归(SVR)技术建立预测模型。 在此模型中,通过粒子群优化(PSO)估算了两个重要参数C和γ。 同时,采用主成分分析(PCA)提取特征,并且通过该预处理步骤,可以将预测精度提高到不同程度。 实验结果表明,与传统的神经网络和单个SVR方法相比,所提出的PCA-PSO-SVR模型可以达到最佳效果,因此适合于类似过程中的软传感。