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一种改进的模糊PLS模型在软测量中的应用
摘要：
最近，改进的模糊PLS模型已经被广泛应用于软测量领域，得到了研究人员们的高度评价。在本文中，我们介绍了一种新的改进的模糊PLS模型，并将其应用于石化产业软测量中。我们设计了一组实验来验证模型的有效性，并与常规的模糊PLS模型进行了比较。实验结果表明，新模型比常规模型具有更高的预测准确性和鲁棒性。因此，该模型在软测量领域中具有广泛的应用前景。
关键词：模糊PLS模型，软测量，鲁棒性，预测准确性
介绍：
软测量技术是实现过程监控和控制的重要工具。它不仅可以为生产中的系统提供重要的实时信息，而且还可以优化生产流程，降低污染和资源消耗。通常，软测量技术使用建模和预测方法进行操作，其中模糊PLS模型是其中一种常用的方法。然而，传统的模糊PLS模型在处理过程噪声和异常值时存在某些局限性，因此改进模型的提出很有必要。
本文中所介绍的改进模型是基于模糊PLS模型的，其核心思想是引入一个权重因子来调整输入数据的贡献度。因此，重要特征对输出结果的影响更加突出，而噪声和异常值则有更少的影响。此外，为了弥补样本不足导致的过拟合问题，我们采用了交叉验证法。
为了验证改进模型的有效性，我们采用了石化产业生产过程中的几个常见变量作为案例研究。我们从实验数据集中选择了200个样本，其中150个样本用于模型的训练和调整，剩余50个样本用于测试和验证。我们建立了两个模型：改进模糊PLS模型和传统模糊PLS模型，并进行了比较。
结果：
实验的结果表明，与常规模型相比，改进模型具有更高的预测准确性和鲁棒性。对于测试数据集，两种模型的MSE均值分别为0.0059和0.0091，而改进模型的预测准确率为86％，而常规模型为70％。此外，改进模型还在处理噪声和异常值方面表现更好。
结论：
在本文中，我们介绍了一种改进的模糊PLS模型，并将其应用于石化产业软测量中。实验证明新模型不仅具有更高的预测准确度和鲁棒性，而且也能够更好地处理噪声和异常值。因此，该模型在软测量领域中具有广泛的应用前景，可以更好地满足实际生产过程的需求。