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转炉终点温度是决定钢质量的关键因素,在炼钢的恶劣环境中难以检测.建立了基于核独立元回归(KICR)方法的终点温度的预测模型.将核独立元分析(KICA)与回归分析相结合,利用KICA方法提取输入数据矩阵的独立元(KIC)矩阵;分别以KIC、实值矩阵为自变量和因变量进行训练,求取最小二乘回归(LSR)系数建立预测模型.工业现场生产数据仿真结果表明:与PCR,PLSR和ICR等预测模型相比,基于KICR的转炉终点温度预测模型,预测精度高、跟踪性能较好,可为实际生产中的终点控制提供参考,提高生产效益. 相似文献
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提出一种基于独立成分分析(ICA)的最小二乘支持向量机(LS-SVM),用于时间序列的多步超前独立预测.用ICA估计预测变量中的独立成分(IC),用不含噪声的IC重新构建时间序列.利用 -最近邻法( -NN)减小训练集的规模,提出一种新的距离函数以降低LS-SVM训练过程的计算复杂度,并用约束条件对预测值进行后处理.使用基于ICA的LS-SVM、普通LS-SVM与反向传播神经网络(BP-ANN),对多个时间序列进行对比预测实验.实验结果表明,基于ICA的LS-SVM的预测性能优于普通LS-SVM和BP-ANN. 相似文献
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针对非高斯数据分布过程中回归预测精度不足的问题,提出一种在独立成分分析(ICA)的基础上与正交信号校正(OSC)相结合的多元线性回归(MLR)方法——正交独立成分回归(O-ICR).首先将原输入数据通过正交ICA(O-ICA)进行预处理,去除ICA在提取高阶统计量时带来的与Y无关的干扰变化,然后对校正后的X提取独立成分,代替原输入数据建立与Y之间的回归预测模型.与传统的ICR相比,该方法提取的独立成分经过校正可使回归模型的预测精度更高.最后通过Tennessee Eastman(TE)过程的质量预测仿真,验证了该建模方法的有效性. 相似文献
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基于独立成分的局部建模方法及其在近红外光谱分析中的应用研究 总被引:10,自引:6,他引:4
建立了一种基于独立成分分析的局部建模新方法,该方法首先将独立成分分析(ICA)用于近红外光谱的特征提取,然后,根据所提取的独立成分选择校正集中与预测样本相邻近的样本构成校正子集,建立局部偏最小二乘(PLS)回归模型并对预测样本进行预测。将所提出的方法应用于烟草样品中尼古丁含量的测定,所得结果优于常用的全局建模方法。 相似文献
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轧钢加热炉钢坯加热质量的检测研 总被引:6,自引:3,他引:6
轧钢加热炉中钢坯温度的检测是一类典型的工业过程质量参数难测量问题。本文首先分析了该问题的产生原因及对生产过程的不良影响,然后运用多元统计投影原理建立了钢坯温度变量和过程变量之间的主元回归软测量模型和偏最小二乘软测量模型,最后基于工业拖偶试验数据对两类模型的参数矩阵进行了求取。根据工业实际生产数据进行的模型校验和误差分析表明,模型预测误差满足工业应用的精度要求,且较作者前期研究的结果更精确。全文分为两部分,这是第一部分。 相似文献
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基于小波变换、二维主元分析与独立元分析的人脸识别方法 总被引:2,自引:0,他引:2
结合小波变换(WT)、二维主元分析(2DPCA)和独立元分析(ICA)的特点,提出一种人脸识别方法.首先,利用小波变换将原始图像分解为高频分量和低频分量,并忽略水平高频与垂直高频分量,从而消除噪声.然后,通过2DPCA对该图像进行降维,求得白化矩阵.再利用ICA获得训练样本的独立元成分,同时求得训练样本独立基构造的独立基子空间.最后,将训练样本与测试样本分别朝该独立基子空间投影,获得样本的投影特征,并依据最近邻准则完成人脸识别.基于ORL与Yale人脸数据库的实验结果表明,本文方法正确识别率高于2DPCA、2DPCA-ICA与WT-2DPCA算法. 相似文献
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The endpoint parameters of molten steel, such as the steel temperature and the carbon content, directly affect the quality of the production steel. Moreover, these endpoint results cannot be the online continuous measurement in time. To solve the above-mentioned problems, an anti-jamming endpoint prediction model is proposed to predict the endpoint parameters of molten steel. More specifically, the model is constructed on the parameters of extreme learning machine (ELM) adaptively adjusted by the evolutionary membrane algorithm with the global optimization ability. In other words, the evolutionary membrane algorithm may find the suitable parameters of an ELM model which reduces the incidence of the overfitting of ELM affected by the noise in the actual data. Finally, the proposed model is applied to predict the endpoint parameters of molten steel in steel-making. In the simulation experiments, two test problems, including ‘SinC’ function with the Gaussian noise and the actual production data of basic oxygen furnace (BOF) steel-making, are employed to evaluate the performance of the proposed model. The results indicate that the proposed model has good prediction accuracy and robustness in the data with noise. Therefore, the proposed model has good application prospects in the industrial field. 相似文献
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钢水质量通常根据终点命中率来判断,但炼钢过程影响因素众多,机理分析难以准确预测终点温度和含碳量,鉴于此,提出一种由数据驱动的多任务学习(MTL)炼钢终点预测方法。首先,分析并提取炼钢过程的输入和输出要素,结合炼钢两阶段吹炼特点选择多个子学习任务;其次,根据子任务与终点参数的相关性选择合适的子任务,提升终点预测的准确度并构建多任务学习模型,再对模型输出结果进行二次优化;最后,通过近端梯度算法对处理后的生产数据进行模型训练,获取多任务学习模型的过程参数。以某钢厂为案例,该方法相比神经网络在终点温度12℃误差范围内和终点含碳量0.01%误差内的准确度提升了10%,误差范围6℃和0.005%的预测准确度分别提升了11%和7%。实验结果表明,多任务学习在实际中能够提升终点预测的准确性。 相似文献
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针对氧化铝蒸发过程的工业现场出口料液浓度在线检测困难、操作参数具有时变性以及传统离线预测所存在的不足等特点,提出了一种多输入多输出系统的自适应加权最小二乘支持向量回归,并用于氧化铝蒸发过程出口料液浓度的在线预测.谊方法根据模型预测效果自适应在线调整建模的训练样本集,利用主元分析提取主元作为分段加权支持向量回归模型的输入,采用网格搜索和交叉验证法对多输入多输出模型参数进行优化.采用工业现场的实测数据进行实验分析,计算结果表明;该方法能够很好地在线预测氧化铝蒸发过程出口料液浓度,相比基于最小二乘支持向量回归以及基于BP神经网络的浓度预测模型,谊方法具有更高的预测精度和更好的泛化性能,满足实际工业生产在线优化控制要求. 相似文献
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