本發(fā)明公開了一種基于偏最小二乘的高斯回歸軟測量建模方法，該方法可用于存在較強(qiáng)的時(shí)變性、耦合性、非線性、滯后性以及其他復(fù)雜特性的工業(yè)過程。首先，基于偏最小二乘的方法對(duì)多元輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，并選取合適的得分向量作為高斯過程回歸模型的輸入；之后，通過對(duì)協(xié)方差函數(shù)的選取與組合，構(gòu)建不同種類的高斯過程回歸軟測量模型對(duì)輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測；最后，使用測試集數(shù)據(jù)對(duì)模型的預(yù)測能力進(jìn)行評(píng)價(jià)。造紙廢水處理過程數(shù)據(jù)的建模結(jié)果表明，基于偏最小二乘對(duì)被測變量的降維技術(shù)可以提高高斯過程回歸模型的預(yù)測能力；由不同協(xié)方差函數(shù)構(gòu)建的高斯過程回歸模型為出水指標(biāo)的預(yù)測提供了多種選擇，更加適合復(fù)雜多變的造紙廢水處理環(huán)境。