基于支持向量机的软测量建模方法的应用

利用基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软测量建模方法,通过工业现场数据来对丁二烯精馏装置建立软测量模型.对于该软测量模型,支持向量机方法比BP神经网络方法具有更好的泛化能力.研究结果表明,基于最小二乘的支持向量机建模方法是一种有效的软测量建模方法.     

基于PSO优化LS-SVM的气液两相流干度软测量

对标准孔板进行改进,设计了一种流出特性较好的锥形孔板。将锥形孔板压差脉动特性的经验公式与经过粒子群算法优化的混核最小二乘向量机模型结合,建立了气液两相流干度的软测量模型。该模型的优点是采取径向基核函数和多项式核函数的混合核函数兼顾了局部和全局的拟合能力,且通过对传统最小二乘向量机模型的参数优化,可减少对初始点和样本数量的依赖。实验结果表明,该预测方法可行,且比未经过优化的最小二乘支持向量机模型和经过优化的单核最小二乘向量机模型的泛化能力强,具有实际工程意义。     

基于分阶段的LSSVM发酵过程建模

发酵过程建模是研究微生物发酵的重要课题,基于模型可实现被测参量的软测量、系统的优化控制。鉴于引入混合核函数的最小二乘支持向量机在过程建模中具有优良表现,采用基于混合核函数的最小二乘支持向量机建模。但由于发酵过程周期较长,最小二乘支持向量机的全局模型预测精度难以保证,算法复杂度很高,因此提出一种分阶段建模方法。首先,选择表征阶段特性的辅助变量,利用模糊C均值聚类算法对样本数据聚类,将发酵过程分成不同的阶段,然后为各个阶段分别建立最优混合核最小二乘支持向量机局部模型,最后将局部模型合成构成过程的完整模型。将此方法应用于青霉素发酵过程和重组大肠杆菌发酵过程中,验证了该方法的有效性。     

基于混合核函数PCR方法的工业过程软测量建模

针对核函数PCR方法中单个核函数的局限性，提出了混合核函数PCR方法并将其用于工业过程软测量建模，以提高模型的推广能力和非线性处理能力。混合核函数集中了多个核函数的特点，兼具局部和全局特性，并可以通过参数调节他们对混合核函数的作用，将过程的先验知识融入到核函数的确定，进而适合不同的应用。工业丙烯腈生产过程丙烯腈收率软测量建模的应用表明，基于混合核函数PCR的软测量模型要优于核函数PCR方法，满足了工业应用要求。     

基于KPCA-LSSVM的软测量建模方法

提出了一种将核主成分分析(KPCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的软测量建模方法.核主成分分析能够对样本数据进行特征提取,消除数据的相关性.本文利用KPCA提取主元,降低样本的维数;然后利用最小二乘支持向量机进行建模,不仅降低了模型的复杂性,而且提高了模型的泛化能力.用该方法建立柴油凝点的软测量模型,和其他...     

基于稀疏特征空间的核方法建模研究

为提高支持向量机在建模方面的拟合性能,针对核函数方法中单个核函数的局限性,尝试融合核支持向量机建模方法以提高模型的泛化能力和精度。为避免在进行核融合时,支持向量机稀疏性的缺失,提出将数据映射到稀疏特征空间进行研究。通过仿真研究表明,所建模型在保证稀疏性的前提下,能较好地提高建模精度,从而验证了算法的有效性。     

基于深度集成支持向量机的工业过程软测量方法

基于支持向量机（SVM）的软测量建模方法已经在工业过程控制领域得到广泛应用,然而传统支持向量机直接针对原始测量变量建立模型,未能充分挖掘数据的内在特征信息以提高预测精度。针对该问题,本文提出一种基于深度集成支持向量机（DESVM）的软测量建模方法。该方法首先利用深度置信网络（DBN）来对数据进行深层次的信息挖掘,提取出数据的内在特征,然后引入基于Bagging算法的集成学习策略,构建基于深度数据特征的集成支持向量机模型,以提升软测量预测模型的泛化能力。最后通过数值系统和真实工业数据对方法进行应用分析,结果表明本文提出的方法能够有效提升支持向量机软测量模型的预测精度,能够更好地预测过程质量指标的变化。     

基于深度集成支持向量机的工业过程软测量方法

基于支持向量机(SVM)的软测量建模方法已经在工业过程控制领域得到广泛应用,然而传统支持向量机直接针对原始测量变量建立模型,未能充分挖掘数据的内在特征信息以提高预测精度。针对该问题,本文提出一种基于深度集成支持向量机(DESVM)的软测量建模方法。该方法首先利用深度置信网络(DBN)来对数据进行深层次的信息挖掘,提取出数据的内在特征,然后引入基于Bagging算法的集成学习策略,构建基于深度数据特征的集成支持向量机模型,以提升软测量预测模型的泛化能力。最后通过数值系统和真实工业数据对方法进行应用分析,结果表明本文提出的方法能够有效提升支持向量机软测量模型的预测精度,能够更好地预测过程质量指标的变化。     

基于辅助变量KNN分析的软测量建模方法

提出一种基于辅助变量最近邻（KNN）分析的软测量建模方法,该方法将KNN算法应用于辅助变量分类,根据分类结果,应用核主成分分析（KPCA）和支持向量回归机（SVR）相结合进行软测量建模。KNN分析独立于后继回归模型,却又直接影响模型结构,KPCA作为中间层,在KNN分类结果指导下提取不同类别包含辅助变量高阶信息的特征主元,然后使用SVR建立特征主元和主导变量之间的回归模型。用该方法建立粗汽油干点软测量模型,结果表明KNN-KPCA-SVR（KKS）模型的预测精度和泛化能力优于线性PLS、RBF核函数SVR和KPCA-SVM模型。     

基于改进差分进化和最小二乘支持向量机的铝酸钠溶液浓度软测量

针对氧化铝蒸发过程铝酸钠溶液浓度难以在线检测问题,提出了改进差分进化和最小二乘支持向量机的铝酸钠溶液浓度软测量建模方法。首先基于灰色关联分析和核主成分分析确定模型的输入变量,再用改进差分进化算法的最小二乘支持向量机构建软测量模型。并与DE-LSSVM软测量模型进行比较;最后应用蒸发过程生产数据进行验证,结果表明,新模型具有更好的学习能力和泛化性能且预测精度更高,可为蒸发过程操作优化提供必要的指导。