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PTA工业生产过程中4-CBA的含量是评价其产品质量的重要依据。将深度置信网络和已有的浅层算法相结合,提出基于深度置信网络的4-CBA软测量模型。深度置信网络是一种典型的深度学习算法,该算法在特征学习方面优势显著。根据实验结果,基于深度置信网络的软测量模型能够很好地估计4-CBA含量,和单纯的BP神经网络模型相比,基于深度置信网络的模型预测精度更高。 相似文献
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生物发酵过程的优化控制需要很多变量的参与,其中有许多无法实现实时在线测量.对此,论文结合群体智能算法和机器学习技术,提出了一种基于梯度提升回归树的发酵过程软测量方法,同时利用果蝇算法对回归树的关键参数进行寻优,以及偏移补偿技术对模型输出值进行校正.以Pensim仿真平台所得的青霉素发酵数据检验论文方法的效果,结果表明,... 相似文献
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基于差分进化算法的支持向量回归机参数优化 总被引:4,自引:0,他引:4
支持向量机是结构风险最小化原理的一种新型学习技术,被广泛应用到很多工业控制领域中,良好的泛化能力和预测精度在很大程度上受到参数选取的影响.传统参数选择方法易陷入局部最优,为提高优化识别参数的精度和效率,提出基于差分进化算法的支持向量回归机参数优化算法.以均方误差最小为优化准则,差分进化算法的全局寻优能力,搜索支持向量回归机的最优参数组合,达到对参数的最优选择.通过Matlab进行仿真实验,结果表明改进的算法不仅加快参数搜索和优化的速度,而且选择的最优参数能大大提高支持向量机预测精度和泛化能力,并具有良好的鲁棒性和较强的全局寻优能力. 相似文献
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介绍了WCDMA网络中软切换的功能特点,分析了软切换的执行策略和算法,探讨了软切换相关参数对系统性能的影响,为实际网络规划优化中进行参数设置提供了参考。 相似文献
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针对目前锅炉飞灰含碳量难以准确测量的问题,应用支持向量回归和粒子群算法相结合建立了飞灰含碳量软测量模型;建模中以某电厂提供的1 000 MW超超临界机组的测试数据为研究对象,对数据进行了预处理,对各种变量进行了关联度分析,采用粒子群算法优化了模型的惩罚参数C和核函数参数g,建立了飞灰含碳量软测量模型;同时利用测试数据和另选的随机数据验证了模型的准确性和泛化能力;仿真结果表明,飞灰含碳量软测量模型的预测精度较高,相对误差被控制在±1%以内,而且泛化能力较强,为锅炉飞灰含碳量的测量提供了一种有效的途径。 相似文献
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基于核岭回归的非线性内模控制 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于核蛉回归(KRR)建模的内模控制策略.该方法充分利用基干结构风险最小化为学习规则的回归方法的非线性拟合性能,建立内模控制系统,从理论上分析了内模控制系统的稳定性和稳态误差同逆模与内模估计误差的关系问题.仿真表明,在训练样本有限和有噪声污染情况下,该系统较神经网络方法具有更好的控制性能. 相似文献
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针对化工精馏过程产品成分无法在线检测及其用温度间接控制产品成分的常规控制策略存在着控制精度低的问题,提出基于软测量的精馏过程成分非线性串级推断控制策略。该控制策略首先提出核岭回归的实时软测量方法,即利用满足Mercer条件的核函数改进线性岭回归算法,实现精馏过程产品成分的在线检测;然后在此基础上,提出一种新的非线性串级推断控制策略,即副环采用常规的温度间接控制,主环采用基于核岭回归软测量的推断控制策略。通过Mejedell等建立的精馏塔动态模型分别对单端和双端成分非线性串级推断控制策略性能进行分析,仿真结果表明,与传统控制方案比较,新控制策略的控制质量有了较大提高,控制结构简单,易于实施。 相似文献
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软测量技术是解决现代复杂工业过程中较难甚至无法由硬件在线测量参数的实时估计问题的有效手段。本文介绍了基于回归支持向量机(SVR)算法的基本原理,并以非线性、时变、大滞后的PTA氧化过程为研究对象,使用SVR算法对4-CBA含量进行了预测。结果表明,与传统预测方法相比,采用SVR算法的预测模型,具有精确度高,泛化能力强等优点,是用于PTA氧化过程中4-CBA含量预测的一种有效的方法,具有很好的应用价值。 相似文献
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The composition of the distillation column is a very important quality value in refineries, unfortunately, few hardware sensors are available on-line to measure the distillation compositions. In this paper, a novel method using sensitivity matrix analysis and kernel ridge regression (KRR) to implement on-line soft sensing of distillation compositions is proposed. In this approach, the sensitivity matrix analysis is presented to select the most suitable secondary variables to be used as the soft sensor's input. The KRR is used to build the composition soft sensor. Application to a simulated distillation column demonstrates the effectiveness of the method. 相似文献
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针对目前各种氧含量检测仪表在运行过程中的可靠性差、使用寿命短及价格昂贵等诸多不足,通过探寻锅炉运行中的其他参数与烟气氧含量的映射关系,建立BP神经元网络,提出了燃油锅炉烟气氧含量的软测量方法。结果表明,其精度完全达到了设计要求。 相似文献
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本文提出利用族群进化算法来有效优化多项式回归分析模型的参数以进行短期电力负荷预测。选择某地区2002年至2009年的用电量为训练数据,将本文提出方法的预测结果与季节指数模型的预测结果进行对比,本文提出方法的拟合值与实际值的平均相对误差较季节指数模型小0.66%。对2010年1月份到10月份的用电量,本文提出方法的预测值与实际值的平均误差仅为1.46%,比季节指数模型小2.3%。此实验结果显示基于族群进化算法优化的多项式回归分析模型不仅是可行的,而且是有效的,它显著提高了对短期负荷预测的准确性和可靠性。 相似文献
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针对传统压缩感知重构算法在起搏心电信号远程监测过程中易受噪声干扰的问题,提出在利用正交匹配追踪进行残差更新的迭代过程中引入岭回归正则化参数K,降低噪声对重构结果的影响。利用岭迹法证明了最佳K值与信噪比呈负相关,为选取K值以获得更接近真实解的重构信号提供了理论依据。对基于岭回归的重构算法与分块稀疏贝叶斯学习算法、正交匹配追踪算法进行了对比分析,实验结果表明,在低信噪比环境下,引入了岭回归思想的算法在保留高重构效率的同时提高了重构精度。 相似文献
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基于CPSO的混合核SVM参数选择及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
支持向量机中参数的寻优一般只针对惩罚系数和核参数,而混合核的引入,使支持向量机(SVM)又多了一个可调参数,而这个可调参数一般是根据经验或人工随机调试得到,不能确保该参数为最优.针对此问题,提出以惩罚系数、核参数以及混合核可调参数为寻优目标,用混沌粒子群(CPSO)对其进行综合寻优的方法,来寻找满足条件的最优参数组合,从而提高模型的精度.通过对工业双酚A生产过程软测量建模的仿真研究表明,混合核参数优化后的模型比普通模型效果要好,泛化能力有所提升. 相似文献