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.     

基于LSSVM的VVP推力系数预报

针对神经网络存在结构较难确定、训练易陷入局部最优以及容易过学习等问题和标准SVM训练速度较慢等问题,提出最小二乘支持向量机算法,最小二乘支持向量机算法(LS-SVM)具有比其他非线性函数逼近方法具有更强的泛化能力;并且LS-SVM采用径向基核函数,得到LSSVM模型的待定参数比标准支持向量机少,仅为2个.将最小二乘支持...     

基于KPLS-LSSVM的航煤闪点和干点软测量应用研究

软测量技术是解决流程工业中一类难以在线测量变量估计问题的有效方法。本文提出了一种基于核偏最小二乘方法(KPLS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的航煤闪点和干点软测量建模方法,采用核偏最小二乘方法对输入变量进行数据压缩,消除变量之间的相关性,简化最小二乘支持向量机模型结构,并通过混沌粒子群—模拟退火方法(CPSO-SA)对最小二乘支持向量机的参数进行优化选择。将优化结果应用于CDU航煤闪点和干点软测量建模,结果表明:该方法具有学习速度快、跟踪性能好以及泛化能力强等优点,为分馏过程在线质量控制的实施奠定了基础。     

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。     

一类非线性逆系统的加权最小二乘支持向量机辨识方法

文中依据T-S模型的思想,提出了一种加权最小二乘支持向量机辨识算法.它采用模糊c均值(FCM)聚类确定规则数目,通过Gauss型函数将原输入输出空间分成若干子空间,在子空间中使用最小二乘支持向量机(LS-SVM)拟合获得子模型,然后由一个权重机制合成这些子模型,得到系统的模型.文中使用该方法去辨识关键反馈变量难以获得的非线性逆系统.为了得到这类逆系统的有效建模数据,采用了联合逆系统方法.仿真结果表明,加权最小二乘支持向量机辨识方法是有效的,它能够实现这类非线性逆系统的辨识,而且拟合误差平稳,波动幅度小,拟合精度和泛化能力都较好.     

基于贝叶斯框架的加权LS-SVM及其学习算法

为了提高最小二乘支持向量机的鲁棒性,介绍了加权最小二乘支持向量机,给出了确定加权向量的一般方法.并介绍了基于贝叶斯框架的加权LS-SVM参数的优化方法,利用它建立了加权最小二乘支持向量机.最后用一个仿真实例来说明所提出的支持向量机的学习性能,比标准LS-SVM具有更好的鲁棒性.     

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.     

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。     

一种实用的火电厂飞灰含碳量软测量建模方法

提出了同时利用自适应加权融合和最小二乘支持向量机建模的实用新方法。首先,给出了基于小波的自适应加权融合和最小二乘支持向量机算法;其次,将BP神经网络、最小二乘支持向量机和基于小波的自适应加权融合的最小二乘支持向量机算法进行建模精度比较;最后,采用真实火电厂飞灰含碳量数据进行模型验证与预测,仿真结果表明基于小波的自适应加权融合的最小二乘支持向量机算法具有较好的建模精度和实用性。     

基于改进支持向量机的快速稳健代理模型研究

最小二乘支持向量机代理模型具有较好的泛化能力和强大的非线性处理能力,但其对实际工程中不可避免的异常样本十分敏感,而传统的加权最小二乘支持向量机易产生过度拟合并且未考虑到回归误差分布特性,针对这一问题提出正态分布概率密度函数加权方法,并且采用回归误差的中值作为计算权值的衡量标准,增强了加权算法的稳健性;提出了迭代加权最小二乘支持向量机快速递推算法,利用矩阵关系进行迭代递推计算,减少了计算量,节约了建模时间。通过数值实例验证了该方法的可行性、有效性。     

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QGA-LSSVM的醋酸乙烯聚合率软测量建模

针对最小二乘支持向量机(LS-SVM)在建立醋酸乙烯(VAC)聚合率软测量模型过程中最优模型参数的选择问题,提出了利用一种量子遗传算法来自动选取LS-SVM模型正则化参数和核函数参数的方法;把LS-SVM模型参数的选择问题转化为优化问题,利用全局搜索能力强的量子遗传算法优化LS-SVM建模过程的重要参数,建立了基于QGA-LSSVM方法的VAC聚合率软测量模型;仿真结果表明:与已有的神经网络和支持向量机软测量方法相比,该模型泛化能力强,精度高,更有利于醋酸乙烯聚合率测量工程实际运用。     

最小二乘支持向量机用于水量预测

针对标准支持向量机建模时间长的缺点,为了城市用水量准确预测,需建立有效的预测模型.采用的最小二乘支持向量机基于结构风险最小化,并在支持向量机的基础上,将求解二次规划问题转化线性方程组,采用径向基核函数,使最小二乘支持向量机模型的待定参数比标准支持向量机少,可大大加快建模速度,同时还采用了人工免疫系统的自适应动态克隆选择算法,在寻优过程中能够准确、快速地搜索最小二乘支持向量机的最优参数.把上述模型用于城市日用水量预测,具有学习速度快.也具有良好的非线性建模和泛化能力,而且预测精度较高.     

基于TS-GA的LS-SVM参数优选?

将禁忌搜索和遗传算法相结合,提出一种改进的最小二乘支持向量机(LS-SVM)参数优选方法。利用自适应遗传算法进行全局搜 索,使用禁忌搜索进行局部寻优,由此提高求解速度和解的精度。采用某冶炼厂净化工段的现场数据建立模型进行仿真实验,结果表明,该方法能使LS-SVM模型具有较好的泛化能力,模型精度满足工艺要求。     

基于QPSO组合优化的发酵过程LS-SVM建模

利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)对发酵过程进行建模,辅助变量和模型参数的选择对建模效果有很大影响。因此提出了一种基于量子粒子群算法(QPSO)的组合优化建模方法,构造基于赤池信息量准则(AIC)的适应度函数,利用QPSO同步选择最优的辅助变量组合和参数对,对模型进行自动优选。将该方法用于诺西肽发酵过程的建模,仿真结果表明,通过QPSO组合优化能获得更好的建模效果。     

基于支持向量机的生物质气化过程研究

提出了一种基于支持向量机的生物质气化过程研究的新方法。采用竹子气化数据建立LS-SVM模型,并验证最小二乘支持向量机方法在生物质气化过程建模中的适用性。结果表明：提出的LS-SVM模型预测方法是有效的。     

基于LS-SVM算法的混沌时序递推预测

研究利用最小二乘支持向量机（LS-SVM）预测变参数混沌时间序列。支持向量机方法是基于结构风险最小化原理导出的,最小二乘支持向量机是一种在二次损失函数下采用等式约束求解问题的支持向量机,保留支持向量机优点的同时计算量大大减少。变参数混沌时间序列预测是典型的小样本学习问题,由于参数的慢变导致系统的动力学特性不断发生变化,全局建模预测方法很难适用,必须在线实时预测。为了快速跟踪预测变参数混沌系统的时间序列,研究了利用一种简化的最小二乘支持向量机在线递推算法进行预测。最后对典型变参数混沌时间序列的预测实验结果表明了该方法的有效性。     

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。