基于混合粒子群优化的异类多模型软测量方法研究与应用

基于异类组合预测模型可提高模型的预测精度及鲁棒性的思想,提出一种基于混合粒子群优化的异类多模型非线性组合软测量建模的新方法。即先分别用混合粒子群优化的径向基函数神经网络、最小二乘支持向量机及部分最小二乘算法对训练集训练得出子模型,然后将具有性能互补性的三个子模型的输出作为反向传播网络的输入得到最后结果。用混合粒子群优化的方法来选取径向基函数神经网络和最小二乘支持向量机的模型参数,该方法克服了常用的交叉验证法耗时与盲目性问题。三层反向传播网络具有无限逼近特性,使得整个组合预测模型具有更好的泛化能力和预报精度。将其应用于汽油调合系统中研究法辛烷值的预测,仿真结果表明,该方法是可行且有效的。     

CGA-RBFN模型及其在丙烯产率预测中的应用

利用混沌变量的遍历性和不规则性,将其引入遗传算法,可提高其全局搜优的性能;采用混沌遗传算法(CGA)训练径向基函数网(RBFN),并均衡地兼顾网络的拟合与预报能力,恰当地设计适应度函数,由此建成的CGA-RBFN模型,其预测能力与稳健性都有提高。将其应用于烃类热裂解丙烯预测,效果良好,与传统方法相比有明显的优越性。     

色谱指纹图谱识别的人工神经网络方法对比研究

将反传人工神经网络、径向基人工神经网络和自组织竞争人工神经网络方法用于清热解毒口服液色谱指纹图谱的解析。建立了清热解毒口服液色谱指纹图谱三种人工神经网络模型,采用留一法评价三种网络的学习能力,结果表明,与反传人工神经网络和径向基人工神经网络相比,自组织竞争人工神经网络有更强的自学习能力和泛化能力。     

基于最近邻-径向基函数网络的石油产量预测模型

针对时间序列变量难以精确预测的问题，本文将最近邻思想与径向基函数网络相融合．提出了一种新的预测方法，并将其应用于石油产量的预测，取得了良好的效果。     

环氧树脂灌封胶的性能预测及配方优化

支持向量机(SVM)是一种新型的机器学习方法,以结构风险最小化原则取代传统机器学习方法中的经验风险最小化原则,在小样本的机器学习中显示出了优异的性能。将SVM应用于双组分环氧树脂灌封胶的研制。通过对双组分环氧树脂灌封胶配方的学习,建立SVM推理模型,并结合穷举法对配方进行优化,结果表明所建SVM推理模型具有一定的预测能力,展示了其优越性和推广前景,可应用于胶粘剂配方的研制,对配方优化起到一定的指导作用。     

用于水泥熟料fCaO预测的多核最小二乘支持向量机模型

针对水泥熟料游离氧化钙(fCaO)含量预测模型辨识的问题,考虑到单一核函数无法显著提高模型精度,采用多项式核函数、指数径向基核函数和高斯径向基核函数组合构建等价核的方法,建立了多核最小二乘支持向量机水泥熟料fCaO预测模型。同时,利用改进的粒子群优化算法对多核最小二乘支持向量机模型的6个待确定参数进行迭代寻优,避免了模型参数人工选取的盲目性。最后将基于改进粒子群的多核最小二乘支持向量机模型应用于熟料fCaO含量的实例仿真。结果表明,建立的水泥熟料fCaO含量预测模型精度高、泛化能力强。     

用于水泥熟料fCaO预测的多核最小二乘支持向量机模型

针对水泥熟料游离氧化钙(fCaO)含量预测模型辨识的问题,考虑到单一核函数无法显著提高模型精度,采用多项式核函数、指数径向基核函数和高斯径向基核函数组合构建等价核的方法,建立了多核最小二乘支持向量机水泥熟料fCaO预测模型。同时,利用改进的粒子群优化算法对多核最小二乘支持向量机模型的6个待确定参数进行迭代寻优,避免了模型参数人工选取的盲目性。最后将基于改进粒子群的多核最小二乘支持向量机模型应用于熟料fCaO含量的实例仿真。结果表明,建立的水泥熟料fCaO含量预测模型精度高、泛化能力强。     

基于证据框架的最小二乘支持向量机在精对苯二甲酸生产中的应用

支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法.本文给出一种考虑损失函数的噪声模型参数β的贝叶斯证据框架最小二乘支持向量机回归算法,通过贝叶斯证据框架自动调整正则化参数和核参数,更好地实现了最小化误差和模型复杂性之间的折中.将提出的算法用于精对苯二甲酸（purified terephthalic acid,PTA）生产过程中的关键指标对羧基苯甲醛（4-carboxybenzaldhyde,4-CBA）含量的预测中,能很好地跟踪4-CBA含量的变化趋势,泛化能力较强,为4-CBA含量的实时预测提供了很好的解决方案.     

基于支持向量机的传感器动态补偿新方法

提出一种基于支持向量机(SVM)的传感器动态补偿新方法,给出相应的补偿过程及学习算法。与常用的神经网络补偿方法比较,其优点是明显的。它采用了结构风险最小化准则,在最小化样本误差的同时减小模型泛化误差的上界,提高了模型的泛化能力;而且将学习算法转换为求解二次规划问题,使得在整个学习过程中有且仅有一个全局极值点,确定了所构造补偿器的唯一性。仿真和实验结果均表明,经过SVM动态补偿器可极大地缩短传感器达到稳定的时间,应用SVM模型对传感器进行动态补偿方法有效。     

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。