4.2.2 数据驱动模型（机器学习、PLS回归）

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4.2.2 数据驱动模型（机器学习、PLS回归） 4.2.2 数据驱动模型（机器学习、PLS回归）在现代工业过程建模与数字孪生体系中，数据驱动模型正从“辅助工具”跃升为“核心引擎”。传统机理模型虽具备物理可解释性，但在复杂系统（如多相反应器、高维耦合产线）中常因参数难以辨识、边界条件模糊而陷入瓶颈。此时，数据驱动方法——尤其是以偏最小二乘（PLS）回归为代表的线性潜变量模型与以随机森林、梯度提升树、神经网络为代表的非线性机器学习模型——凭借其对高维、噪声、非平稳数据的强大适应能力，成为构建高保真数字孪生体的关键技术路径。