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龙图腾网恭喜和利时卡优倍科技有限公司;北京和利时数字技术有限公司申请的专利一种基于核偏最小二乘模型的数据预测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115018324B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210642588.5，技术领域涉及：G06F17/18；该发明授权一种基于核偏最小二乘模型的数据预测方法及装置是由黄振林;刘俊杰;刘金涛;邹波设计研发完成，并于2022-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于核偏最小二乘模型的数据预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于核偏最小二乘模型的数据预测方法及装置，核偏最小二乘KPLS模型中的核函数为多维张量积小波核函数，利用在线获得的采样数据的均值和方差对采样数据进行标准化处理，得到标准化采样数据；利用多维张量积小波核函数计算标准化采样数据对应的核矩阵；对核矩阵进行中心化处理，得到中心化处理后的核矩阵；将中心化处理后的核矩阵输入KPLS模型；利用KPLS模型，得到采样数据对应的质量变量预测值。本发明实施例中由于KPLS模型中的核函数采用多维张量积小波核函数，使得KPLS模型具有较强的非线性映射能力，从而能准确计算得到质量变量预测值。

本发明授权一种基于核偏最小二乘模型的数据预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于核偏最小二乘模型的数据预测方法，其特征在于，所述核偏最小二乘KPLS模型中的核函数为多维张量积小波核函数，所述方法包括：利用在线获得的采样数据的均值和方差对所述采样数据进行标准化处理，得到标准化采样数据，所述采样数据为工业生产过程中采集到的过程数据；利用所述多维张量积小波核函数计算所述标准化采样数据对应的第一核矩阵；对所述第一核矩阵进行中心化处理，得到中心化处理后的第一核矩阵；将所述中心化处理后的第一核矩阵输入所述KPLS模型；利用所述KPLS模型，得到所述采样数据对应的第一质量变量预测值；所述多维张量积小波核函数的任意一维的输出表达式为： 其中，所述ω表示核函数的角速度，所述C表示常数，所述L表示拉普拉斯变换，所述表示回归系数矩阵中第s列的矢量中的第i个元素，所述s＝1,2,…,M，所述k表示核函数，所述x,z表示数据点；所述KPLS模型满足如下公式： 其中，所述εi表示第i点的松弛变量，所述表示第i点的松弛变量的预估值，所述μi表示第i点的拉格朗日乘子，所述表示第i点的拉格朗日乘子的预估值，所述表示第i个训练数据的第j个分量，所述表示第i个训练数据的第j个分量的预估值，所述表示回归系数矩阵中第s列的矢量中的第i个元素的预估值。

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