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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。 相似文献
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针对目前静态软测量建模方法无法反映工业过程动态信息,造成预测模型精度低、鲁棒性差等问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)和自回归-滑动平均模型(ARMA)的软测量建模方法。首先,建立了基于LS-SVM的软测量模型,利用ARMA模型对预测误差的动态估计,通过增加动态校正环节,实现了对静态模型的动态校正以改善系统动态响应特性。最后将上述方法用于乙烯精馏过程中乙烷浓度的软测量建模,仿真结果表明:与单一使用LSSVM模型相比,该方法具有跟踪性能好、泛化能力强等优点,是一种有效的软测量建模方法。 相似文献
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水泥熟料质量指标的软测量建模研究 总被引:1,自引:1,他引:0
针对水泥熟料质量指标的测量,提出一种基于最小二乘支持向量机的软测量建模方法;对于建模数据,提出了基于模糊聚类的数据预处理方法.实验研究表明,该数据预处理方法明显优于传统的拉依达准则方法,能够有效地去除现场测量数据中存在的异常数据;最小二乘支持向量机建模相比于RBF神经网络也具有明显优势,建立的软测量模型对于整个窑系统优化控制具有重要意义. 相似文献
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针对复杂工业过程存在的多变量、相关性和非线性问题,提出一种新的基于非线性偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归的软测量建模方法。该方法利用PLS作为模型的外部框架来提取输入输出主成分变量,同时消除变量间的相关性,然后用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)作为内部函数来描述主成分变量之间的非线性关系,并引入基于误差最小化的权值更新策略,来改进模型的预测精度。以pH中和过程的Benchmark模型来验证该方法的性能,并与其他建模方法比较,结果表明该方法预测精度较高,而且具有较强的泛化能力。将该方法应用于某电站燃煤锅炉的NOx排放软测量建模之中,取得了较好的预测效果。 相似文献
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针对赖氨酸发酵过程非线性、大滞后、多变量动态耦合,关键生化参数难以实时在线测量等问题,提出一种改进的粒子群-支持向量机(PSO-SVM)逆发酵过程软测量建模方法。首先分析逆系统的存在性,并结合赖氨酸发酵过程,引入发酵特征信息和舍弃次要信息构造逆扩展模型;然后利用支持向量机离线辨识初始逆扩展模型,并根据系统输入与模型输出的偏差信号,采用粒子群算法对初始逆扩展模型进行在线校正;最后将校正后的逆扩展模型串联在原发酵过程之后构成复合伪线性系统,实现不直接可测关键生化参数的在线预测。以L-赖氨酸流加发酵过程为例,验证了所提算法能够对发酵过程关键生物量参数进行较准确的在线预测,较普通的SVM逆建模方法具有更高的预测精度。 相似文献
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针对聚丙烯熔融指数软测量中预测精度不高的缺点,将基于深度置信网络-极限学习机(DBN-ELM)的软测量方法应用到熔融指数的软测量中。与传统深度置信网络(DBN)不同的是,该方法将极限学习机(ELM)算法运用到深度置信网络的训练中。首先用深度置信网络对原始数据进行数值分析来提取特征,然后将提取的特征输入到极限学习机中进行训练,得到软测量模型。实验验证表明,与支持向量机和单纯的深度置信网络模型相比,该方法具有更高的测量精度。 相似文献
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松散度是跳汰分选过程的重要影响因素,针对其难以用仪器在线检测的问题,提出采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软测量建模方法。在充分考虑分选过程高度非线性及强耦合性的基础上,为避免单模型建模回归精度差和泛化能力弱的问题,提出采用基于仿射传播(AP)聚类的LS-SVM多模型建模算法进行床层松散度软测量建模。首先采用AP算法对样本数据进行聚类划分,再用LS-SVM的方法对子类样本分别建立子模型,最后通过子模型切换策略得到系统输出。仿真实验表明,基于AP聚类算法的LS-SVM软测量建模算法能够更好地预测跳汰机床层松散度。 相似文献
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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。 相似文献
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针对锌湿法冶炼净化过程中钴离子浓度LS-SVM软测量建模方法精度低的问题,将最小二乘支持向量机(LS-SVM)和自回归滑动平均模型(ARMA)融合建立钴离子浓度融合软测量模型,首先通过离子浓度序列的小波变换获得序列的低频和高频子序列,对各子序列分别进行相空间重构,并在相空间中分别建立最小二乘支持向量机模型,然后将各模型的输出利用小波重构整合得到钴离子基于LS-SVM软测量结果,利用自回归滑动平均模型对基于LS-SVM模型输出误差信息进行建模,通过对两个模型的融合,获得融合模型的软测量估计值。将该方法应用于锌液净化除钴段入口钴离子浓度的软测量,结果表明该方法比单一的LS-SVM方法具有更好的泛化性能和测量精度,显示出良好的应用潜力。 相似文献
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混合核支持向量机在化工软测量中的应用研究 总被引:1,自引:1,他引:0
针对核函数方法中单个核函数的局限性,提出混合核支持向量机建模方法以提高模型的泛化能力和精度.本文的混合核函数由一个局部核函数和一个全局核函数线性组合而成,并可以通过参数来调节局部和全局核函数对混合核函数的作用.通过对工业双酚A生产过程软测量建模的仿真研究表明.混合核支持向量机软测量模型适用于化工建模并具有较好的泛化能力. 相似文献
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针对软测量建模过程中数据可能存在粗大误差以及粗差数据对模型的性能产生的影响,提出了一种基于粗差判别的自适应加权最小二乘支持向量机回归方法(WLS-SVM)。 该方法首先根据3δ法则检测出样本中的显著误差并加以剔除,然后根据样本误差的大小自适应地调整权值,使得非显著误差对模型性能的影响大大降低。另外,由于最小二乘支持向量机的正则化参数和核宽度参数对模型的拟合精度和泛化能力有较大的影响,一般依靠经验和试算的方法进行估计,耗时且不准确,本文将模型的参数作为进化算法的优化问题,应用自适应免疫算法(AIGA)对参数进行优化选择。仿真实验表明,该方法对非线性系统的建模具有很好的效果。同时,将该方法应用于工业PX氧化建模过程中动力学参数的估计中,结果表明,基于粗差判别的参数优化自适应最小二乘支持向量机预测精度高,取得了较好的效果。 相似文献
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