文件名称：论文研究-基于虚假最近邻点GT准则的化工模型变量选择.pdf
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更新时间：2022-08-11 14:26:20
变量选择, Gamma检验, 虚假最近邻点, 化工建模
针对传统变量选择方法对复杂非线性化工模型进行变量选择时, 由于缺乏输出变量的有效监督, 导致所选择输入变量不能有效解释输出变量的问题, 提出基于虚假最近邻点Gamma检验Gamma test, GT准则的变量选择方法。首先借鉴虚假最近邻点法, 实现对所有变量的全面搜索; 再采用能够在输出变量监督下进行非线性系统噪声估计的GT准则, 计算各输入变量置零前后数据噪声的伽马统计量, 得到输出变量对各输入变量的敏感度, 以此为依据进行变量选择。使用线性、非线性模型验证了该方法的有效性。最后对氢氰酸复杂非线性化工过程建模进行变量选择, 结果表明, 合理的变量选择有效提高了模型精度。