基于灰关联分析的KPCA-LSSVM蒸发过程软测量

针对氧化铝生产蒸发过程铝酸钠溶液浓度难以在线检测问题,提出一种基于灰色关联分析和核主元分析相结合的支持向量机蒸发过程建模方法.该方法采用灰色关联分析和核主元分析过程可测参数确定出软测量模型的输入输出变量,再用混沌粒子群优化算法的最小二乘支持向量机构建软测量模型.通过灰关联和核主元分析,既可以全面广泛的筛选出输入变量,增强了模型的适应能力;又可以消除样本共线性,大大降低样本维数.以蒸发过程生产数据进行实验验证的结果表明,与KPCA-LSSVM和LSSVM相比,新模型收敛速度快、鲁棒性较强、精度较高、泛化性更好,能有效的实现蒸发过程铝酸钠溶液浓度的在线检测.     

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。     

基于支持向量机的软测量技术及其应用

支持向量机(SVM)是一种基于结构风险最小化原理,具有很好推广性能的学习算法。讨论了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软测量数据建模原理和方法,并将其应用在汽车排放的氮氧化合物NOX软测量中。通过与基于神经网络的软测量方法进行比较,结果显示出SVM的明显的优势,特别是对小样本、非线性、高维数一类软测量问题的建模,提供了一种有效的途径。     

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。     

基于网格聚类LS-SVM 的铝电解生产过程极距软测量

针对铝电解生产过程的复杂性,建立了基于网格共享近邻聚类（GNN）最小二乘支持向量机（LS-SVM）的铝电解生产过程极距软测量模型.该模型采用GNN算法将训练集分成具有不同聚类中心的子集,对各子集分别采用LS-SVM进行训练并建立子模型,同时通过参数转化实现模型对新数据样本的动态学习.仿真结果表明,基于GNN最小二乘方法建立的铝电解极距软测量模型具有精度高、泛化性能好等特点,能够为铝电解生产过程操作优化提供实时准确的信息.     

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.     

燃料乙醇发酵过程中生物参量的软测量建模

针对燃料乙醇发酵过程中关键生物参量(基质浓度、菌体浓度、乙醇浓度等)在线检测困难,离线化验滞后大,难以实现实时控制的问题,提出了一种基于核主元分析(KPCA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的软测量建模方法。以关键生物参量中乙醇浓度的预测为例,首先,利用KPCA提取软测量输入数据空间中的非线性主元,然后利用LSSVM算法建立了乙醇浓度的软测量模型。仿真结果表明,与PCA-LSSVM建模方法相比,KPCA-LSSVM软测量模型的测量精度高、跟踪性能好、泛化能力强,能满足发酵过程中乙醇浓度的在线测量要求,是一种有效的软测量建模方法。     

基于LS-SVM的软测量模型及其工业应用

最小二乘支持向量机(LS-SVM)是支持向量机(SVM)的一种扩展,其算法简练,计算速度快;利用LS-SVM进行特征提取,可以有效地降低输入样本维数,缩减模型的运算时间,同时LS-SVM又具有优越的非线性回归能力;为实现氧化铝高压溶出过程中苛性比值在线测量,建立了一种基于LS-SVM的软测量模型,并将此模型应用于实际生产;工业数据的仿真结果表明该模型具有较高的预测精度和范化能力,能满足在线检测、实时控制的要求。     

PLS模糊多模型建模方法在航煤干点估计中的应用研究

针对常压塔复杂工况下的航煤干点估计困难的问题,本文提出一种基于PLS模糊多模型软测量建模方法:(FuzzyMulti-model based on PLS,FMM-PLS)。该方法:采用减法c-均值聚类进行数据划分,按隶属度最大原则,合理划分子空间,确定予空间个数为3个,然后利用PLS方法:建立3个子模型,并对各子模型的输出进行隶属度加权预测输出值。同时,也建立PLS、QPLS、RBF-PLS单模型,并与提出的FMM-PLS方法:相比较。PLS、QPLS、RBF-PLS和FMM-PLS的最大误差分别为4.9541、4.6282、4.7517、3.8040;均方根误差分别为1.8599、1.7025、1.7381、1.5327。研究结果:表明,与PLS、QPLS、RBF-PLS相比,在航煤干点的估计中本文提出的FMM-PLS方法:预测精度更高,泛化性能更好。     

基于- 范数约束的LSSVR 多核学习算法

针对核函数选择对最小二乘支持向量机回归模型泛化性的影响, 提出一种新的基于????- 范数约束的最小二乘支持向量机多核学习算法. 该算法提供了两种求解方法, 均通过两重循环进行求解, 外循环用于更新核函数的权值, 内循环用于求解最小二乘支持向量机的拉格朗日乘数, 充分利用该多核学习算法, 有效提高了最小二乘支持向量机的泛化能力, 而且对惩罚参数的选择具有较强的鲁棒性. 基于单变量和多变量函数的仿真实验表明了所提出算法的有效性.

     

基于最小二乘支持向量机的无轴承同步磁阻电机解耦控制

无轴承同步磁阻电机是一个复杂的多变量、强耦合非线性系统,实现其非线性动态解耦控制是无轴承同步磁阻电机稳定运行的前提.在推导其数学模型的基础上,采用最小二乘支持向量机的方法得到无轴承同步磁阻电机逆模型;根据逆系统基本原理,将复杂的原非线性多变量耦合系统解耦成伪线性系统;根据线性系统理论,设计了闭环控制器,并构建了系统仿真模型.仿真结果表明该方法实现了系统的动态解耦,并且具有良好的动、静态特性.     

基于鲁棒加权模糊聚类的污水处理过程监测方法

针对非线性强、先验故障知识少、异常工况识别难的污水处理过程监测问题, 提出一种基于鲁棒加权模糊c均值(Robust weighted fuzzy c-means, RoW-FCM)聚类与核偏最小二乘(Kernel partial least squares, KPLS)的过程监测方法. 首先, 针对污水处理过程的高维非线性耦合特性, 采用核偏最小二乘对高维输入变量进行降维; 其次, 针对传统基于最近邻分配的模糊c均值算法对离群点敏感以及存在聚类不平衡簇的问题, 提出充分考虑样本间相互关系的基于鲁棒加权模糊c均值聚类算法. 通过引入可能性划分矩阵作为权值参数实现不同样本数据的区分加权, 提高了离群点数据聚类的鲁棒性, 同时引入聚类大小控制参数解决不平衡簇的问题. 进一步将基于鲁棒加权模糊c均值算法对核偏最小二乘降维后的得分矩阵进行聚类, 利用聚类得到的隶属度矩阵实现异常工况的检测; 最后, 建立隶属度矩阵与过程变量的回归模型, 并利用得到的变量贡献矩阵描述变量对各个簇的解释程度, 实现异常工况的识别. 数值仿真以及污水处理过程数据实验表明该方法具有更好的鲁棒性能, 在异常工况检测和识别上具有较好的效果.     

面板数据下的灰色指标关联聚类模型与应用

针对面板数据聚类研究存在的问题及现实需要, 构建面板数据下新的灰色指标关联聚类(AGRA) 模型. 构造所有指标不同对象下时间序列的累加生成序列, 用生成序列的平均生成速率表征原序列的动态变化趋势; 单个指标所有对象的平均生成速率构成该指标的平均生成速率序列, 从而综合偏离、差离和分离的三重差异信息, 构建指标关联分析模型; 提出面板数据下Mean-AGRA灰色指标关联聚类算法, 并应用于我国区域生态环境评价指标的降维问题. 分析结果验证了所提出模型的实用性和有效性.

     

时序峰值预测的最小二乘支持向量回归模型

针对最小二乘支持向量回归模型中,呈稀疏分布的时序峰值样本拟合预测误差偏大的问题,基于加权最小二乘思想,提出一种新的用于时序峰值预测的最小二乘支持向量回归模型.根据样本分布密度和输出期望幅值,优化了经验风险控制目标.解得模型的拟合预测误差不受样本分布的影响,而且在保持整体样本拟合预测精度的同时,对峰值样本的拟合预测精度有了显著提高.Lorenz时序预测和电力负荷预测的仿真结果表明了模型的有效性.     

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.     

最小二乘支持向量机在黑液波美度软测量中的应用

支持向量机是近几年发展起来的机器学习的新方法,它能兼顾模型的通用性和推广性,较好地解决了小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题。针对造纸工业碱回收蒸发工段黑液浓度不易在线实时测量的现状,本文提出了一种基于最小二乘支持向量机的软测量建模方法,实践结果表明该方法是可行的和有效的,其测量的精度完全能够满足生产的需要。     

层次聚类LSSVM在模拟电路故障诊断中的应用

文中借鉴层次聚类的思想,采用正向训练、反向测试的方法构造了层次聚类最小二乘支持向量机,并针对容差模拟电路的故障诊断问题,在利用核主元分析法提取其故障特征的基础上,采用所构造的层次聚类最小二乘支持向量机对模拟电路的软故障进行了诊断,并与常用的1对1、1对多算法进行比较,结果表明该方法简化了分类器的结构,缩短了训练测试时间,提高了故障识别率。     

基于最大矩阵元法确定聚类数的软测量建模方法

采用模糊C均值聚类算法(FCM)与支持向量机(SVM)相结合的多模型建模方法:较单一支持向量机软测量模型而言,可以有效解决复杂工业对象的强非线性和大工况范围的问题。但是传统的模糊C均值聚类算法必须依赖先验知识预先确定聚类个数。本文通过建立样本间的相似矩阵,利用模糊聚类最大矩阵元法确定FCM最佳聚类个数,再由FCM对训练样本数据进行聚类并用SVM构建组合软测量模型,得到多模型软测量系统。在对双酚A结晶单元工艺分析的基础上,将该方法:应用于结晶单元苯酚含量的软测量建模,仿真结果:证明该建模方法:提高了模型的估计精度,具有更好的可行性和有效性,能够满足工业生产的要求。