基于QPSO-LSSVM的醋酸乙烯聚合率软测量建模研究

针对目前聚乙烯醇生产过程中醋酸乙烯(VAC)聚合率难以用常规的传感器在线测量的情况,本文在分析了量子粒子群(QPSO)和最小二乘支持回归机(LS-SVM)原理的基础上,提出了利用QPSO和LS SVM相结合的方法建立醋酸乙烯聚合率软测量模型,利用量子粒子群的全局搜索能力来对最小二乘支持向量机在建模过程中重要的参数进行优...     

基于自适应竞争遗传神经网络醋酸乙烯聚合率软测量建模

神经网络具有很强的自组织、自适应和自学习的能力,具有大规模并行运算的能力;但权值和阈值的初始化是随机的,容易陷入局部极小,收敛速度慢;遗传算法具有良好的全局搜索性能,减少了限于局部最优解的风险,鲁棒性强,适用于并行处理,搜索不依赖于梯度信息,但不适合候选解的精调,标准遗传算法交叉率和变异率固定等缺陷;应用自适应竞争遗传神经网络醋酸乙烯聚合率软测量建模,采用保优竞争策略,使两者达到优势互补,取长补短的作用;仿真显示在有限代即可得到较优的结果,网络预测时间短,精度高,符合醋酸乙烯聚合率测量工程要求.     

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。     

基于最小二乘支持向量机的软测量建模及在电厂烟气含氧量测量中的应用

通过分析燃煤电厂烟气含氧量测量的现状。提出了基于最小二乘支持向量机的软测量方法,给出了相应的系统结构和算法,用现场实测数据计算取得了良好的效果。通过和神经网络方法的比较,仿真结果证明了该方法具有更好的性能指标。     

化工原料中对羧基苯甲醛含量的软测量建模

研究化工原料生产中对羧基苯甲醛含量预测问题.传统对4-CBA含量的实时控制的算法依赖样本数据的个数,导致求解复杂,计算速度慢,准确度低.为了克服传统算法的不足,解决PTA氧化过程非线性、时变、大滞后,样本数据采集困难等问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机的软测量建模方法,采用小样本的函数回归预测建立了对二甲苯(PX)氧化反应器的数学模型,通过交叉验证的方法进行参数选择,结果表明预测模型具有良好的非线性,较高的精确度,泛化能力强,是用于PTA氧化过程中4-CBA含量预测的一种有效的方法.     

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.     

基于支持向量机的软测量建模方法

提出了一种基于支持向量机的软测量方法，并建立了青霉素发酵过程中菌丝浓度的软测量模型，通过实验分析了参数调整和核函数选择对支持向量机建模的影响．利用现场数据建立各种软测量模型可以发现，与其他软测量方法相比，支持向量机方法在理论上优于人工神经网络等其他建模方法．     

基于改进LS-SVM的随钻测量数据传输误码率预测

针对泥浆连续波随钻测量数据传输误码率预测精度低、数据传输过程中易受干扰信号影响等缺点,提出利用改进的最小二乘向量积(LS-SVM)对连续波数据传输误码率建立预测模型,并引用遗传算法对参数寻优,在建立模型过程中利用狄克逊准则对数据进行筛选,从而提高误码率预测的精度.在小样本数据的情况下,采用Matlab建立基于改进的最小二乘支持向量机泥浆连续波数据传输模型.仿真结果表明该模型能够有效地避免陷入局部最优问题,具有较强的泛化能力和预测能力.通过与误差反传前馈(Back propagation,BP)和Elman神经网络预测模型对比可知,该模型预测精度更高,预测值更接近于实际值,可以用于泥浆连续波数据传输误码率预测.     

基于改进蜂群算法的果酒总黄酮软测量模型

针对RBF神经网络和支持向量机对果酒总黄酮软测量过程中,存在速度慢和精度低的缺点,提出了基于改进人工蜂群算法的果酒总黄酮软测量模型;该模型利用混沌变量的遍历性和随机性特点,对标准人工蜂群算法进行改进,在种群初始化阶段引入混沌机制,确保个体分布的均匀性,并用信息素和灵敏度模型代替轮盘赌选择策略,使模型避免了过早收敛和提前停滞;仿真实验结果表明,该模型提高了果酒总黄酮软测量的精度,具有收敛速度快,抗噪性较强的特点,便于实现果酒总黄酮的在线测量.     

支持向量机建模的二维滑坡模型控制系统研究

滑坡模型作为研究滑坡地质灾害的重要实验平台是一个装载一定量沙石土壤的箱体.二维滑坡模型是在一定模拟降雨条件下通过抬升装载有砂石土料的箱体实现模拟山体滑坡行为.基于对抬升过程中箱体运动规律的分析,设计了一个智能液压控制系统,通过控制阀门开启时间实现了箱体抬升角度的精确控制.采用了最小二乘支持向量机滚动窗算法实现滑坡模型实验箱抬升过程进行动态建模和预测控制,实现了模型平台抬升过程中的倾角检测与控制.本控制系统避免了低速大负载条件下液压系统的脉动和爬行对滑坡模型的影响.实际运行表明本系统满足滑坡模型的平台倾角精度要求.     

基于支持向量机的聚酯粘度在线软测量

为了找出PET产品的聚酯粘度检测的操作条件与质量指标之间的关系,采用支持向量机对聚酯粘度进行软测量建模。支持向量机是一种基于统计学习理论的新的机器学习方法。进一步研究了容许误差、参数和核函数对建模结果的影响,提出一种模型增量校正方法。仿真结果表明,该方法能够大大提高模型精度。     

基于高斯过程和支持向量机的软测量建模比较及应用研究

给出了基于高斯过程和支持向量机的软测量建模方法 ,在不牺牲性能的条件下 ,高斯过程与支持向量机相比 ,是一种有着概率意义的核学习机 ,同时它更容易实现 ,理论分析和仿真研究表明了高斯过程在软测量建模中的优越性