[发明专利]一种基于信息融合的多元校正方法

摘要

本发明涉及化学计量学技术领域，具体涉及一种基于信息融合的多元校正方法。一种基于信息融合的多元校正方法，包括第一部分：建立模型；第二部分：预测部分。本发明提出一种基于信息融合的多元校正方法，通过本方法提供的方法对信息进行融合后，预测均方根误差明显小于被融合的K个方法的预测均方根误差；本发明所述融合方法能够抵消各个算法的预测误差，从而降低了总预测误差。

主权项

1.一种基于信息融合的多元校正方法，该方法如下：/n(一)建立模型：/n因变量矩阵Yc为p_c行m列；表示：共p_c个样本，每个样本有m个因变量；/n自变量矩阵Xc为p_c行q列；表示：共p_c个样本，每个样本有q个通道测量结果；/n因变量矩阵Yv为p_v行m列；自变量矩阵Xv为p_v行q列；/n未知样本自变量x_u为q元行向量；/n其特征在于：/n1)确定使用的K个多元校正算法；/n2)利用各个多元校正算法对自变量矩阵Xc、因变量矩阵Yc建模，获得K个预测模型；/n3)分别利用各个预测模型作用于自变量矩阵Xv，得到第i(i＝1,2,3,…,m)个因变量的预测列向量y_pvk，并计算第k(k＝1,2,…,K)个预测模型第i个因变量的预测误差向量/ne_k＝y_pvk-y_vi (1)/n其中，y_pvk为第k(k＝1,2,…,K)个预测模型对第i个因变量的预测结果，y_vi为矩阵Yv的第i列向量，即因变量矩阵Yv的第i列；e_k为第k个预测模型的预测误差向量；/n4)将该预测误差向量组成p_v行K列矩阵e/ne＝[e₁ e₂ … e_K] (2)/n5)计算该矩阵e的自相关矩阵R/n /n6)计算列向量w_i/n /n式中，a为K元的行向量，且每个元素都为1，a＝[1,1,…,1]；/n(二)预测：/n7)分别以K个预测模型作用于未知样本自变量x_u，得组分i的预测结果y_uk(k＝1,2,…,K)，并组成向量y＝[y_u1,y_u2,…,y_uK]^T；/n计算融合预测结果/n /n