基于主成分分析--改进的极限学习机方法的精对苯二甲酸醋酸含量软测量

目前,化工生产过程日益复杂,生产操作变量越来越多,由于客观条件的限制,有些重要的过程参数无法通过直接测量的手段精确测得.通过软测量可实现复杂化工生产过程重要参数的精确测量,进而指导化工企业的生产,提高化工生产的产出效率,是解决问题的一个有效的方法.针对复杂化工过程软测量建模中存在的问题,本文提出了一种改进的极限学习机模型(improved extreme learning machine,IELM).一方面将主成分分析(principal component analysis,PCA)方法应用到极限学习机(ELM)里,通过PCA对模型输入变量进行主成分分析,不仅去除了变量间的线性相关关系,而且对高数据进行降维处理,最终降低了极限学习机的输入复杂性;另一方面利用相关系数判断输入主元数据与输出数据间的相关关系,从而得到正相关输入和负相关输入,依据这两类数据构造ELM模型,使得每类输入数据对网络的输出有同样的作用,进一步提高极限学习机的泛化能力.最后建立了PCA-IELM模型,首先用标准数据库的Triazines数据集验证该模型有效性,随后得出了基于PCA-IELM方法的精对苯二甲酸(purified terephthalic acid,PTA)溶剂脱水塔塔顶醋酸含量软测量模型,仿真结果表明PCA-IELM模型处理高维数据时较传统的ELM算法具有稳定性好,建模精度高等特点,为神经网络在复杂化工应用领域提供新思路.     

铸铝电解槽电压过程控制仿真研究北大核心CSCD

在电解铝的实际生产过程中,由于不能实时监控槽电压的变化情况,容易发生电压摆动的问题。为了实时监控槽电压的变化以及预防电解槽的电压摆,提出了基于主成分分析(PCA)的极限学习机(ELM)多神经网络结构模型,用于铝电解生产过程槽电压预测。一方面,将极限学习机方法同主成分分析方法相结合,将高维输入变量压缩处理为低维主元变量,简化极限学习机模型,提高主成分分析极限学习机(PCA-ELM)算法的泛化性能。另一方面,将多个PCA-ELM子神经网络按照连接权值综合起来,建立铝电解生产过程槽电压的预测模型,进一步提高多神经网络模型的预测能力和预测精度。通过实际数据仿真结果表明,多神经网络预测模型能够准确的实时监控槽电压以及预防电压摆。     

基于特征提取和极限学习机的软测量方法

针对建模数据存在的高维、共线性等特征,以及常用的基于人工智能的建模方法存在的模型结构难以确定、学习速度慢等缺点,提出了由基于主元分析(PCA)的特征提取和基于优化极限学习机(OELM)的建模算法两部分组成的软测量方法.采用PCA消除输入变量间的共线性并降低输入变量维数,以提取的线性无关的独立变量作为软测量模型的输入,从而简化模型结构.采用集成极限学习机(ELM)与支持向量机(SVM)算法优点的OELM方法作为建模算法,避免了ELM模型的随机性和SVM模型求解的复杂性.将特征提取方法与OELM方法结合后,提高了软测量模型的训练速度和预测性能.采用所述方法,对混凝土抗压强度的软测量问题进行了实验研究,验证了所提方法的有效性.该方法同时可以应用于基于雷达、光电等高维数据的目标识别,具有广阔的应用前景.     

基于改进极限学习机的软测量建模方法

针对生物发酵过程中一些生物参量难以测量的问题,提出一种基于改进极限学习机（IELM）的软测量建模方法。该方法通过最小二乘方法和误差反馈原理计算出最优的网络输入到隐含层的学习参数,以提高模型的稳定性和预测精度。通过双对角化方法计算出最优的输出权值,解决输出矩阵的病态问题,进一步提高模型的稳定性。将所提方法应用于红霉素发酵过程生物量浓度的软测量。结果表明,与ELM、PL-ELM、IRLS-ELM软测量建模方法相比,IELM在线软测量建模方法具有更高的预测精度和更强的泛化能力。     

基于改进极限学习机的MBR仿真预测研究

研究MBR膜通量,进行膜污染预测,是当今污水处理研究领域的重要课题之一。为了有效,准确地预测MBR膜通量,提出一种改进的极限学习机(PSO-ELM)预测模型。极限学习机(ELM)能够有效地克服反向传播(BP)算法的缺陷,并能以极快的速度获得很好的泛化性能。由于随机给定输入权值和隐层阈值,ELM通常需要较多隐含层节点才能达到理想精度。利用粒子群算法(PSO)对极限学习机(ELM)的权值和阈值进行优化,建立PSO-ELM预测模型,将提取的主成分作为该模型的输入,膜通量作为模型输出。研究结果表明,该模型对MBR膜通量预测具有较好的泛化能力和更高的预测精度。     

基于改进PCA-ELM方法的穿孔机导盘转速测量

目前,国内许多钢铁生产企业为了提高无缝钢管的生产质量,都采用了加装狄赛尔导盘的斜轧穿孔机进行管坯穿孔.但是在斜轧穿孔过程中,由于客观条件限制,导盘转速无法通过直接测量的手段在线精确测得.通过软测量实现穿孔机导盘转速的在线精确测量,进而有效控制其转速,提高无缝钢管生产机组的生产效率,是解决问题的一个有效方法.针对导盘转速软测量建模中存在的问题,本文对极限学习机(ELM)方法提出了改进.一方面将极限学习机方法同主成分分析(PCA)方法相结合,通过对模型输入量进行主成分分析,去除了各变量之间的线性相关,最终提高了极限学习机算法的泛化性能;另一方面对极限学习机隐层节点进行分类,通过分类减少了极限学习机方法的训练时间和预报时间.最终得出了基于改进PCA-ELM方法的导盘转速软测量模型,并通过仿真实验证了其准确性和可应用性.     

一种基于蚁狮优化的极限学习机

极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)是一种高效率的单隐层前馈神经网络,由于其训练速度快与泛化性能好,在各个领域中都有广泛的应用。但是极限学习机随机生成输入权值与隐含层偏置矩阵,随机性影响训练模型的泛化性能与稳定性,降低模型分类的精度。为了解决这一问题,借鉴蚁狮优化算法中利用蚁狮种群中的多个个体进行并行寻优的能力,改进优化极限学习机的输入权值与隐含层偏置矩阵,得到一个分类精度更高模型。以UCI标准数据库中数据进行分类实验分析验证,实验结果表明,在5类UCI数据集上基于蚁狮优化的极限学习机(ALO-ELM)相比于PSO-ELM和SaDE-ELM具有更高的分类精度。     

基于PSO-ELM算法的红外目标模拟器校准数据拟合方法研究

提高红外目标模拟器校准数据的拟合精度,对于红外目标的辐射照度等辐射特性的测量有着重要意义;针对校准数据具有很强的非线性,传统的拟合算法精度不高的问题,引入一种基于粒子群算法优化的极限学习机算法（PSO-ELM）,以标准黑体辐射温度作为输入因子,以MCT探测器实际测量出的辐射照度作为输出因子,建立PSO-ELM模型,利用粒子群算法（PSO）对连接隐藏神经元和输入层的权值和隐藏神经元阈值进行优化,拟合出输入参数和输出参数之间的非线性关系;这两个参数的优化提高了极限学习机算法（ELM）的性能,该方法的主要优点是具有较强的容错性、较好的对复杂非线性数据处理性能和ELM算法参数设置上的优化机制;通过与GA-ELM模型、ELM模型进行对,验证了与传统数据拟合方法相比,基于PSO-ELM的方法拟合精度有了很大提高,为红外目标模拟器校准数据拟合提供了新的方法。     

基于飞参数据的飞机操纵系统故障评估方法

针对某型飞机的操纵系统故障评估问题,提出了一种基于飞参数据建立的差分进化极限学习机(DE-ELM)算法。该算法融合了差分进化(DE)和极限学习机(ELM)两种算法,通过对飞参数据进行训练,构建了飞机操纵系统的黑箱模型。由于极限学习机(ELM)的输入权值以及隐含层阈值是随机产生的,所以ELM的随机性较大,稳定性不高,故利用寻优能力较强的DE对ELM输入权值和隐含层阈值进行寻优,从而实现ELM的结构优化,提升ELM的稳定性和鲁棒性。仿真结果表明,DE-ELM算法的决定系数达到了97.6%,其均方误差相比于BP神经网络降低了约79%,相比于单纯的ELM降低了64%。所以说该法可以有效提高精确度,同时具有更加良好的泛化性能。     

基于FRS与GA-ELM的煤与瓦斯突出预测研究

针对煤与瓦斯突出发生内在机理复杂性、致突因素与突出事件之间模糊性导致预测精度不高这一问题,提出将模糊粗糙集理论（FRS）结合改进的极端学习机（ELM）进行煤与瓦斯突出预测。通过FRS信息约简理论降低致突因素原始数据属性维度,提取出致突辅助因素,与主要因素共同作为ELM网络神经元输入,利用遗传算法（GA）对极端学习机网络输入权值、隐含层阈值进行优化,建立GA-ELM预测模型,模型输出为煤与瓦斯突出强度预测结果。经过模型训练和试验验证,该模型泛化能力强、预测精度高、收敛速度明显加快。     

基于改进极限学习机算法的股票价格在线预测

为了对股票价格进行准确、快速的在线预测,提出一种基于改进极限学习机算法（IELM）的股票价格在线预测模型。在极限学习机（ELM）中引入Cholesky分解方法,使网络权值随新样本的逐次加入递推更新,提高模型的泛化能力,加快网络学习效率,然后对交通银行股票（601328）的收盘价进行仿真实验。结果表明,相对于对比模型,IELM不仅提高了计算效率,而且提高了股票价格预测精度,可以实现股票价格快速、准确在线预测。     

基于小波变换和AdaBoost极限学习机的癫痫脑电信号分类

针对单一极限学习机(ELM)在癫痫脑电信号研究中分类结果不稳定、泛化能力差的缺陷,提出一种基于互信息(MI)的AdaBoost极限学习机分类算法。该算法将AdaBoost引入到极限学习机中,并嵌入互信息输入变量选择,以强学习器最终的性能作为评价指标,实现对输入变量以及网络模型的优化。利用小波变换(WT)提取脑电信号特征,并结合提出的分类算法对UCI脑电数据集以及波恩大学癫痫脑电数据进行分类。实验结果表明,所提方法相比传统方法以及其他同类型研究,在分类精度和稳定性上有着明显提高,并具有较好的泛化性能。     

基于极端学习机的人脸特征深度稀疏自编码方法

针对输入人脸特征的不准确性导致识别系统识别率不高的问题,提出了一种有效的基于极端学习机（ELM）的人脸特征深度稀疏自编码（DSAE）方法。首先,利用截断式核范数构造损失函数,通过最小化损失函数提取人脸图像的稀疏特征;其次,利用极端学习机自编码器（ELM-AE）模型进行人脸特征的自编码,实现数据维度的降低以及噪声过滤;最后,通过经验风险极小化得到最优的深度结构。在ORL、IMM、Yale和UMIST人脸数据集上的实验结果表明,DSAE方法对高维人脸图像的识别率明显优于极端学习机、随机森林（RF）等算法,且具有良好的泛化性能。     

基于迭代误差补偿的核极端学习机模型在短期电力负荷预测中的应用

针对BP神经网络方法制约短期电力负荷预测精度的问题,提出一种基于迭代误差补偿的核极端学习机(KELM-IEC)预测模型。首先,建立短期电力负荷预测模型的输入指标体系,选择月份、日期、星期、周数、是否为节假日、日平均气温、前一日的最大负荷量等影响电力负荷的7个因素作为预测模型的输入;其次,基于新型神经网络模型--核极端学习机(KELM),建立负荷预测模型,引入支持向量机(SVM)的核函数映射作为极端学习机(ELM)的隐含层节点映射,有效结合ELM结构简单、训练简便与SVM泛化能力强的优势,提高负荷预测精度;最后,基于时间序列预测中迭代误差补偿(IEC)技术,建立IEC模型,再次利用KELM对负荷预测模型的预测误差进行学习,从而对预测结果进行补偿和修正,进一步减小模型预测误差,提高预测性能。采用两组实际电力负荷数据进行仿真实验,其中,KELM-IEC模型与BP神经网络模型相比,平均绝对百分误差(MAPE)分别降低了74.39%和34.73%,最大绝对误差(ME)分别降低了58.34%和39.58%;同时与KELM模型相比,平均绝对百分误差分别降低了18.60%和4.29%,最大绝对误差分别降低了0.08%和11.21%,说明误差补偿策略的必要性。实验结果表明,KELM-IEC预测模型能够有效地提高短期电力负荷预测的精度,有利于改善电力系统的计划、运营和管理,保障生产和生活用电,提高经济效益和社会效益。     

结合栈式监督AE与可变加权ELM的回归预测模型

在现代工业生产过程中,许多关键变量与产品质量或生产效率密切相关,关键变量的实时监测是实现利润最大化及节能降耗的有效途径。针对回归预测任务中目标特征提取不全面、预测精度较低等问题,提出一种基于栈式监督自编码器与可变加权极限学习机的回归预测模型。通过堆叠多层自编码器并在每层自编码器中添加回归网络,同时以有监督方式对栈式自编码器（SAE）进行逐层预训练,得到与输出变量相关的特征表示。利用反向传播算法对网络参数进行微调,优化自编码器模型参数。在分析提取特征与输出变量的相关性基础上,对极限学习机（ELM）的输入权值和偏置进行加权得到预测结果。实验结果表明,与基于ELM和SAE-ELM的回归预测模型相比,该模型在多晶硅铸锭的G6产品数据集上的均方根误差降低0.056 7和0.011 2、决定系数提高0.489 3和0.290 3,具有更高的回归预测准确性及更强的鲁棒性与泛化性能。     

基于ELM-LSSVM的网络流量预测

为了对网络流量进行准确预测,针对传统极限学习机的“过拟合”不足,提出一种极限学习机和最小二乘支持向量机相融合的网络流量预测模型（ELM-LSSVM）。该模型通过相空间重构获得网络流量的学习样本,引入最小二乘支持向量机对极限学习进行改进,并对网络流量训练集进行学习,采用仿真实验对模型性能进行测试。结果表明,ELM-LSSVM提高了网络流量的预测精度,实现了网络流量准确预测,并具有较强的实际应用价值。     

结合期望风险的极限学习机的研究

对极限学习机的模型进行了研究,提出了一种结合期望风险最小化的极限学习机的预测模型。其基本思想是同时考虑结构风险和期望风险,根据期望风险和经验风险之间的关系,将期望风险转换成经验风险,进行最小化期望风险的极限学习机预测模型求解。利用人工数据集和实际数据集进行回归问题的数值实验,并与极限学习机（ELM）和正则极限学习机（RELM）两种算法的性能进行了比较,实验结果表明,所提方法能有效提高了泛化能力。     

大数据分割式极限学习机算法

在海量数据输入背景下，为提升极限学习机算法的学习速度，降低计算机内存消耗，提出一种分割式极限学习机算法。将海量数据分割成[K]等份，分别训练极限学习机并获得单一外权，基于算术平均算子得到分割式极限学习机的综合外权；为避免异常数据对极限学习机输出结果的影响，采用有序加权平均算子融合单一极限学习机的输出信息，使分割式极限学习机的输出结果更为稳定。数值对比仿真显示：分割式极限学习机比传统极限学习机的学习速度、拟合精度和内存消耗都高，验证了该方法的有效性和可行性。