基于最小二乘支持向量机的发酵过程混合建模

提出了一种综合先验知识与最小二乘支持向量机的发酵过程建模方法，并且采用遗传算法进行最小二乘支持向量机的参数优化选取。该模型应用到一个具体发酵过程状态变量的预估中，仿真结果表明基于最小二乘支持向量机的混合模型具有很高的精度与范化能力，同时也表明了最小二乘支持向量机是软测量建模的一种有效方法。     

基于多最小二乘支持向量机的草酸钴粒度软测量

提出了一种基于改进的鲁棒学习方法(improved robust learning algorithm,IRLA)的多最小二乘支持向量机(multipleleast squares support vector machine,Multi-LSSVM)建模方法,用以解决非线性系统建模问题。该方法通过Bootstrap算法复制出训练集样本空间上的多个样本子空间,训练出多个成员最小二乘支持向量机模型,然后应用改进的鲁棒学习方法对成员最小二乘支持向量机模型的权重进行优化融合,从而使多最小二乘支持向量机模型具有较高的准确率和泛化能力。通过仿真实验,验证了方法的有效性;并将其应用于湿法冶金合成过程草酸钴粒度软测量建模问题,获得了比单个最小二乘支持向量机模型方法更高的预测精度。     

基于LS-SVM的铝电解槽电解温度软测量

针对铝电解槽温度高、腐蚀性强、温度难以直接测量的问题,在分析了铝电解生产工艺和电解温度影响因素的基础上。建立了基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的铝电解槽电解温度的软测量模型。并根据实测数据进行了仿真。仿真结果表明：基于最小二乘支持向量机方法建立的铝电解槽电解温度软测量模型具有精度高、泛化性能好等特点。是一种有效测量铝电解槽电解温度的方法。     

基于AWLS-SVM的污水处理过程软测量建模

针对污水处理过程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(AWLS-SVM)回归的软测量建模方法。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赋权规则,自适应地为每个建模样本分配不同的权值,以降低随机误差对模型性能的影响;同时采用一种全局优化算法——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方法建立污水处理过程出水水质关键参数的软测量模型,获得了较好的效果。     

基于MI-LSSVM的水泥生料细度软测量建模

针对水泥生料细度软测量模型难以建立的问题,考虑到输入变量选择易受时延的影响,提出一种基于互信息和最小二乘支持向量机(MI-LSSVM)的软测量建模方法。该方法采用互信息表征变量间的相关性,进而解决水泥生料细度软测量建模中的时延问题,并在此基础之上,提出双向选择算法获取输入变量,将得到的输入变量应用于最小二乘支持向量机中,建立水泥生料细度软测量模型,最后应用水泥厂的实际数据对基于互信息和最小二乘支持向量机的水泥生料细度软测量模型进行仿真。结果表明该方法预测精度高、泛化能力强。     

基于支持向量机的石脑油干点软测量建模研究

原油精馏装置处于石油化工厂工艺流程的最前端,石脑油是精馏装置的主要产品之一,干点值是衡量石脑油质量的一个重要参数指标,通过现有测量手段不能得到干点的实时测量值。而支持向量机是近年发展起来的一种基于统计学习理论的学习机器,在模式识别和非线性函数回归估计方面有很多的应用。文中旨在通过采用软测量技术得出石脑油干点的实时监测信息,着重讨论基于支持向量机回归和最小二乘支持向量机回归的软测量建模方法。     

基于WSVM的软测量算法应用研究

为了克服污水处理过程中随机干扰严重影响软测量效果的不足,基于支持向量机(SVM)核方法和小波多分辨率理论,提出了一种多分辨率小波核支持向量机的机器学习方法,并应用于对污水处理过程水质参数的软测量中.利用支持向量回归机与参数特性混合建模,实现了对BOD浓度与COD浓度的在线软测量.仿真结果表明:应用该软测量技术能较好地克...     

基于支持向量机的软测量方法及其在生化过程中的应用

针对所有样本点均出现在最小二乘支持向量机模型中的缺陷，提出了一种改进的最小二乘支持向量机回归方法。根据样本点间欧氏距离的大小，去除原变量空间中大部分的样本点，从而获得回归模型的“稀疏”特性，大大简化模型复杂程度。同时，将这一方法应用于生物发酵过程，建立青霉素发酵过程中产物浓度的软测量模型，实现青霉素浓度的在线预估。实验研究结果表明，所提方法为生物发酵过程中难于在线测量质量参数的实时监测提供了一个有效的手段。     

基于CPSO的混合核LSSVM生物发酵软测量建模

针对赖氨酸发酵过程非线性、强耦合及关键参数难以在线实时测量等问题,将混合核函数概念引入最小二乘支持向量机中,提出了一种基于混合核LSSVM的软测量建模方法。该方法采用混合核函数代替传统的RBF核作为支持向量机的核函数建立模型,并利用全局搜索能力较强的混沌粒子群优化（CPSO）算法对模型参数进行了寻优处理。仿真结果表明,该方法建立的软测量模型可以实现对发酵过程中的菌体浓度C、基质浓度S及产物浓度P等参量的在线实时预测,在改善了模型全局性的同时也提高了预测精度。     

基于LS-SVM的柴油机润滑油中磨粒含量预测

介绍了最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归算法的基本原理,并以490BPG型柴油机润滑油中磨损磨粒为研究对象,使用LS-SVM对磨粒的浓度数据进行了回归拟合并预测,并与基于人工神经网络的预测模型的预测结果进行了比较.结果表明,LS-SVM的预测模型的精确度较高,泛化能力强,是用于润滑油中磨粒浓度预测的一种有效的方法.