《表8 基于3种变量选择方法建立LWPLS预测模型的均方根误差》

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《一种分步约简的炼油生产敏感变量选择方法》

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为了进一步验证本文所提方法的性能，选取同一段时间内航煤10%馏出温度为主导变量，分别采用本文所提方法和基于互信息的变量选择方法及文献[19]中所提方法建立LWPLS模型，基于3种变量选择方法的预测模型均方根误差如表8所示。由表8可知，基于本文所提方法选取的关键敏感变量建立的预测模型可以更好地拟合实际生产曲线，均方根误差最小。这是因为本文所提方法首先初选出既与主导变量相关又能反映工况的敏感变量，然后精选出冗余性更小的关键敏感变量；而基于互信息的变量选择方法仅考虑辅助变量与主导变量的相关性，且没有进一步降低冗余性，所以其预测精度低于本文所提方法；文献[19]中所提方法虽然在选择变量时考虑了工况变化的影响，但是未考虑辅助变量与主导变量的相关性，所以其预测精度略低于本文所提方法、高于基于互信息的变量选择方法。