基于Isomap-MPA-LSSVM软测量模型的PVC聚合过程转化率预测

针对聚氯乙烯（PVC）聚合过程转化率难以实时获取,提出了一种基于Isomap-MPA-LSSVM软测量模型预测氯乙烯单体（VCM）转化率的方法。首先,为消除数据间共线性,采用等度量映射（Isomap）算法对原始数据特征进行提取,得到模型的输入变量。其次,用海洋捕食者算法（MPA）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）的参数,并建立模型。最后,进行仿真实验。结果表明,软测量模型相较于MPA-LSSVM与LSSVM模型,预测的平均绝对误差分别降低了43.03%和59.92%,均方根误差分别降低了30.27%和52.24%,显著提升了VCM转化率的预测精度。所提模型能精确预测VCM转化率,对提高PVC的产品质量具有重要参考意义。