基于核岭回归估计器的常压塔航煤干点推断控制

提出了一种基于核岭回归推断估计器的新型推断控制策略，来实现常压塔航煤干点的在线检测和控制.首先，对支持向量机与最小二乘支持向量机回归算法进行了分析，并提出一种直接优化核岭回归算法.其次，通过采集的二次变量数据和化验数据，用核岭回归方法建立了航煤干点的估计器模型．最后进行了仿真，结果表明，在相同样本集下，与支持向量机、RBF网络模型比较，所提建模方法调节参数少，预测精度高．     

基于KPCA和最小二乘支持向量机的软测量建模

为了解决化工领域数据建模小样本、不适定性、非线性等问题,提出了一种基于核主元分析(KPCA)和最小二乘支持向量机的软测量建模方法,用核主元分析对输入变量进行数据压缩,消除变量之间的相关性,运用PSO算法对核参数进行了寻优,通过交叉验证的方法对支持向量机进行参数选择.将其用于双酚A(BPA)软测量建模的研究结果表明:方法具有学习速度快、泛化能力强等优点,为BPA软测量建模的在线实施提供了方便.     

基于样条变换偏最小二乘回归应用航油干点的软测量

在偏最小二乘回归和样条变换理论研究的基础上,提出炼油装置常压塔航油干点的软测量.采用偏最小二乘同归方法筛选一种辅助变昔和建立航油干点的软测最模型.仿真结果表明,本方法选择的辅助变量携带信息量大,对主导变量解释能力强.如样本集相同.比RBF网络和支持向量机软测量模型预测精度高,泛化能力强.     

基于多尺度小波LSSVR的污水处理过程软测量

针对污水处理中某些生物参数难以在线测量的情况,本文提出了一种基于小波核的多尺度最小二乘小波支持向量机软测量建模方法:。首先,选取墨西哥草帽小波函数作为最小二乘支持向量机的核函数,进而设计出多尺度小波最小二乘支持向量回归机(MW-LSSVR)。然后利用该支持向量机和出水水质参数特性建立混合软测量模型,实现对出水BOD浓度、COD浓度在线预测。通过在实际污水处理过程的应用,结果:表明本建模方法:具有较高的预测精度和较快的模型学习速度,能对BOD的做出准确的预测,一定程度上可以替代某些昂贵的在线测量仪表,给污水处理厂工作人员提供了控制操作依据,具有一定的实际应用价值。     

基于改进的PCA-LS-SVM的软测量技术及应用

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现实时在线检测和高维数据处理的问题,提出了将主元分析与改进的最小二乘支持向量机相结合的软测量建模方法,建立了催化裂化主分馏塔柴油凝固点的软测量模型。最小二乘支持向量机与标准支持向量机相比,失去了"稀疏性",最小二乘支持向量机的稀疏化方法解决了这一难题;主元分析方法的引入,有效地提高了最小二乘支持向量机软测量模型的精度和泛化能力。应用结果表明,该改进的PCA- LS-SVM方法具有学习速度快、跟踪性能好以及泛化能力强等优点。     

基于滑动时间窗的支持向量机软测量建模研究

提出了一种基于滑动时间窗的最小二乘支持向量机软测量建模方法，并针对某一工业共沸精馏塔成分估计问题，建立了合适的工业软测量模型。介绍了最小二乘支持向量机计算法和滑动时间窗的建立。并利用滑动时间窗内的数据进行系统的在线优化和周期性模型更新，提高了工业软测量模型的在线估计精度。研究结果表明，LS—SVM是一种有效的软测量建模方法。     

基于改进的PCA—LS—SVM的软测量技术及应用

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现实时在线检测和高维数据处理的问题，提出了将主元分析与改进的最小二乘支持向量机相结合的软测量建模方法，建立了催化裂化主分馏塔柴油凝固点的软测量模型。最小二乘支持向量机与标准支持向量机相比，失去了“稀疏性”，最小二乘支持向量机的稀疏化方法解决了这一难题；主元分析方法的引入，有效地提高了最小二乘支持向量机软测量模型的精度和泛化能力。应用结果表明，该改进的PCA—LS-SVM方法具有学习速度快、跟踪性能好以及泛化能力强等优点。     

基于最小二乘支持向量机的航煤干点软测量应用研究

传统支持向量机是近几年发展起来的一种基于统计学习理论的学习机器,在非线性函数回归估计方面有许多应用。最小二乘支持向量机用等式约束代替传统支持向量机方法中的不等式约束,利用求解一组线性方程得出对象模型,避免了求解二次规划问题。本文采用最小二乘支持向量机解决了航空煤油干点的在线估计问题,结果表明,最小二乘支持向量机学习速度快、精度高,是一种软测量建模的有效方法。在相同样本条件下,比RBF网络具有较好的模型逼近性和泛化性能,比传统支持向量机可节省大量的计算时间。     

基于KPCA-LS-SVM的工业锅炉烟气含氧量预测

排烟含氧量是评价燃烧过程好坏和锅炉优化运行的重要指标,也是调节最佳风煤比的主要依据。针对工业锅炉氧量计使用受限的问题,提出一种混合的软测量方法:。为了提高烟气含氧量的软测量预测精度,本文分析与烟气含氧量有关的锅炉运行变量,从中确定8个,并采用核主成分析法进行参数处理,整合冗余,降低维数。经处理后得到的6个主成分,其累计贡献率达95.522%,以此作为最小二乘支持向量机软测量模型的输入。在此基础上,通过划分网格来改进交叉实验法,进而优化最小二乘支持向量机的2个参数。经优化得到的误差参数γ和径向基核函数参数σ~2分别为90.3和239.6,模型具有较高的训练精度。最后对某循环流化床锅炉进行建模仿真,利用采集的数据,分别建立最小二乘支持向量机、核主成分分析的最小二乘支持向量机和BP神经网络3种模型。应用3种模型对烟气含氧量进行预测,并采用3个模型性能指标进行对比分析。结果:表明,基于核主成分分析的最小二乘支持向量机的工业锅炉烟气含氧量模型,在小样本条件下学习更加有效,建模采样过程更快,预测精度更高。该模型有助于实现工业锅炉烟气含氧量在线软测量。     

基于LS-SVM的水泥熟料煅烧过程f-CaO软测量研究

针对水泥厂熟料质量指标f-CaO含量难以在线测量的问题,提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软测量建模方法。仿真实验研究表明,最小二乘支持向量机建模具有良好的学习能力和泛化性能,且对数据样本的依赖程度低,是一种有效的软测量建模方法。给出的以DCS系统和SQL数据库为基础,通过Visual C 6.0编程的软测量实现方案,符合国内水泥厂实际情况,易于实现。建立的软测量模型和给出的软仪表实现方案对于保证水泥熟料质量和实现回转窑烧成系统的优化控制具有重要意义。     

混合核函数稀疏LS-SVM软测量建模与应用

针对最小二乘支持向量机存在的稀疏性欠缺和单核函数局限性问题,本文提出一种基于混合核函数稀疏最小二乘支持向量机的软测量建模方法.该方法使用多项式核函数和RBF核函数线性加权构成混合核函数,兼顾最小二乘支持向量机的全局拟合能力与局部拟合能力,以矢量基学习作为稀疏解算法,改善最小二乘支持向量机的稀疏性,在精简模型结构的同时,避免冗余信息中的噪声过多的拟合到模型参数中,进而采用粒子群算法优化模型部分参数.将此方法分别应用于Mackey- Glasss混沌模型的时间序列预测和乙烯精馏塔塔釜乙烯浓度预测,应用结果表明该方法较最小二乘支持向量机、稀疏最小二乘支持向量机以及混合核最小二乘支持向量机具有更好的泛化效果和预报精度,兆示出其良好的应用潜力.     

基于自适应加权最小二乘支持向量机的芳烃产量软测量建模

芳烃收率是催化重整生产过程中的重要质量指标。针对其软测量建模中样本数据可能存在的测量误差对模型性能的影响,提出一种自适应加权最小二乘支持向量机(AWLSSVM)回归建模方法。该方法基于最小二乘支持向量机模型,根据样本拟合误差,并结合改进的指数分布加权规则,为每个建模样本分配不同的权值,以降低测量误差对建模精度的影响;同时提出一种全局优化算法—混沌粒子群模拟退火(CPSO-SA)算法对最小二乘支持向量机的模型参数进行优化选择,以提高模型的泛化能力。仿真实验表明,AWLS-SVM模型的预测精度及鲁棒性能优于LS-SVM和WLS-SVM。最后,应用AWLS-SVM方法建立催化重整生产过程芳烃收率的软测量模型,获得了较好的效果。     

基于Bayesian的海洋脂肪酶发酵过程软测量建模

针对海洋微生物低温碱性脂肪酶发酵过程中的关键生物参数(如菌体浓度、葡萄糖浓度等)难以在线检测,提出了一种基于贝叶斯证据框架下的加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)的建模方法.首先,对生物参数进行非线性建模分析,确定软测量模型的辅助变量.然后,应用训练样本集对最小二乘支持向量机进行训练,训练过程中运用贝叶斯证据框架下的三层推断确定模型的最优权向量、最优正则化参数、最优核参数.为了提高模型的鲁棒性,根据误差变量确定权重系数,建立了在发酵过程中可准确预测生物参数的WLS-SVM模型.试验仿真中与传统最小二乘支持向量机模型进行对比,结果表明,基于贝叶斯证据框架下的加权最小二乘支持向量机模型具有计算速度快、泛化能力强、预测精度高等特点.     

最小二乘支持向量机用于常压塔汽油干点的软测量

最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)为一种遵循结构风险最小化原则的核函数学习机器,其训练仅需求解一个线性方程组,且超参数较标准支持向量机更少.由于其实现简单且预测效果良好,近年来在化学、化工领域的应用日益广泛.本文研究了基于LSSVM的软测量建模过程中的数据预处理和优选超参数等问题,并将其应用于常压塔塔顶汽油干点的软测量建模.计算结果表明,其预测精度能够满足生产实际要求,是一种简单有效的非线性软测量建模工具.     

基于支持向量机的发酵过程建模研究

发酵过程有众多关键性的变量难以在线检测，给过程优化策略的有效实施带来了障碍。最小二乘支持向量机（LS-SVM）是标准支持向量机（SVM）的一种扩展，LS-SVM算法精度高，速度快，适合于在线预估。将该算法用于青霉素发酵过程建模，用具有RBF核函数的LS-SVM建立菌体浓度、青霉素浓度的模型，并通过仿真实验与标准支持向量机进行比较。结果表明，最小二乘支持向量机是青霉素发酵过程建模与控制的一种有效的方法。     

基于小波和LS-SVM的软测量建模方法

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现在线检测的问题,提出了一种基于小波和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软测量建模方法.首先通过小波变换把样本数据序列分解为不同频段的子序列,然后对这些子序列分别采用LS-SVM进行建模,最后通过小波重构得到主导变量的估计值.其中采用量子粒子群算法(PSO)来优化选取LS-SVM参数.通过仿真实验验证此方法,实验结果表明所提出的方法具有估计精度高、泛化能力强等优点.     

基于LS-CSO优化MWLS-SVM的SO2排放浓度软测量建模

针对石灰石-石膏湿法烟气脱硫过程最小二乘支持向量机（LS-SVM）建模中存在的噪声和辅助变量差异性对模型的影响,提出一种混合加权最小二乘支持向量机（MWLS-SVM）的建模方法。该建模方法对辅助变量进行加权,以降低各辅助变量对模型的差异性影响,并采用样本局部异常因子,对模型经验风险项进行加权处理,以提高模型的逼近和泛化能力,同时提出一种局部搜索竞争粒子群（LS-CSO）算法优化MWLS-SVM模型参数和特征权重。分别采用直接加权最小二乘支持向量机（DWLS-SVM）、LS-SVM和MWLS-SVM三种方法对湿法烟气脱硫SO₂排放浓度建立软测量模型,采用LS-CSO优化模型参数,实验结果表明MWLS-SVM模型在预测精度和泛化能力表现上明显优于LS-SVM和DWLS-SVM。     

一种基于Cholesky分解的动态无偏LS-SVM学习算法

针对最小二乘支持向量机用于在线建模时存在的计算复杂性问题,提出一种动态无偏最小二乘支持向量回归模型.该模型通过改进标准最小二乘支持向量机结构风险的形式消除了偏置项.得到了无偏的最小二乘支持向量机,简化了回归系数的求解.根据模型动态变化过程中核函数矩阵的特点,设计了基于Cholesky分解的在线学习算法.该算法能充分利用历史训练结果,减少计算复杂性.仿真实验表明了所提出模型的有效性.     

基于QPSO-LSSVM的醋酸乙烯聚合率软测量建模研究

针对目前聚乙烯醇生产过程中醋酸乙烯(VAC)聚合率难以用常规的传感器在线测量的情况,本文在分析了量子粒子群(QPSO)和最小二乘支持回归机(LS-SVM)原理的基础上,提出了利用QPSO和LS SVM相结合的方法建立醋酸乙烯聚合率软测量模型,利用量子粒子群的全局搜索能力来对最小二乘支持向量机在建模过程中重要的参数进行优...     

基于改进PSO算法和LS-SVM的短期电力负荷预测

针对电力负荷的小样本、非线性、高维数和局部极小点等问题,提出采用最小二乘支持向量机方法建模,以历史负荷、温度、湿度等数据作为输入量,对短期电力负荷进行预测;针对最小二乘支持向量机在建模中存在的参数选取问题,采用一种根据种群多样性信息来指导初始种群选取和避免粒子早熟收敛现象的改进粒子群优化算法来优化最小二乘支持向量机的惩罚因子和核参数。仿真结果表明,基于改进粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法较最小二乘支持向量机预测方法、基于基本粒子群优化算法和最小二乘向量机的预测方法具有更好的预测精确度。