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针对燃料乙醇发酵过程中关键生物参量(基质浓度、菌体浓度、乙醇浓度等)在线检测困难,离线化验滞后大,难以实现实时控制的问题,提出了一种基于核主元分析(KPCA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的软测量建模方法。以关键生物参量中乙醇浓度的预测为例,首先,利用KPCA提取软测量输入数据空间中的非线性主元,然后利用LSSVM算法建立了乙醇浓度的软测量模型。仿真结果表明,与PCA-LSSVM建模方法相比,KPCA-LSSVM软测量模型的测量精度高、跟踪性能好、泛化能力强,能满足发酵过程中乙醇浓度的在线测量要求,是一种有效的软测量建模方法。 相似文献
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针对海洋微生物发酵过程中关键生物参量(基质浓度、菌体浓度、产物浓度等)在线测量困难,离线化验滞后大,难以实现实时控制的问题,提出了一种基于核主元分析(KPCA)与动态模糊神经网络(DFNN)相结合的软测量方法。以典型的海洋微生物-海洋蛋白酶发酵过程为例,通过KPCA提取输入数据空间中的非线性主元,将提取的主元作为DFNN的输入,基质浓度、菌体浓度、相对酶活作为DFNN的输出,建立了基于KPCA-DFNN的海洋蛋白酶发酵过程生物参量软测量模型。仿真结果表明,KPCA-DFNN模型比DFNN和PCA-DFNN建模的测量精度高,跟踪性能强,能很好地满足发酵过程中生物参量的测量要求。 相似文献
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基于KPCA和最小二乘支持向量机的软测量建模 总被引:3,自引:2,他引:1
为了解决化工领域数据建模小样本、不适定性、非线性等问题,提出了一种基于核主元分析(KPCA)和最小二乘支持向量机的软测量建模方法,用核主元分析对输入变量进行数据压缩,消除变量之间的相关性,运用PSO算法对核参数进行了寻优,通过交叉验证的方法对支持向量机进行参数选择.将其用于双酚A(BPA)软测量建模的研究结果表明:方法具有学习速度快、泛化能力强等优点,为BPA软测量建模的在线实施提供了方便. 相似文献
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基于改进极限学习机的软测量建模方法 总被引:1,自引:1,他引:0
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。 相似文献
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基于混合SVR-PLS方法的丙烯腈收率软测量建模 总被引:8,自引:0,他引:8
为了更有效地处理过程非线性、多输入和数据共线性等复杂特性,提高模型的推广能力和精度,提出了混合支持向量回归机-偏最小二乘法(SVR—PLS)方法.该方法兼具SVR和PLS的优点.用PLS进行特征提取.用SVR建立PLS的内部模型.对工业丙烯腈生产过程丙烯腈收率软测量建模的应用表明.采用该方法建立的软测量模型.在模型精度、推广能力等方面明显优于一些传统软测量建模方法.满足工业应用要求. 相似文献
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支持向量机是一种新的机器学习算法,它采用结构风险最小化准则,能有效提高模型的泛化能力.本文针对生物转化法生产丁二酸发酵过程机理复杂、高度非线性、生物参数难以实时在线测量等特点,介绍了支持向量机回归建模算法在Matlab软件中的实现过程,对产物丁二酸浓度建立了预测模型,研究了SVM的小样本学习、泛化能力.仿真结果表明,与神经网络相比,SVM算法具有更好的推广能力,使得在未来工业化丁二酸发酵生产过程中针对丁二酸浓度的在线预估与优化控制成为可能. 相似文献
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针对发酵过程中生物参数难以实时在线测量的问题,建立了用于生物参数状态预估的PSO-BPNN软测量模型。鉴于标准BP神经网络收敛太慢的缺点,运用PSO算法来优化网络权值,在此基础上,以饲料用β-甘露聚糖酶为对象,建立其基于PSO-BPNN的发酵过程产物浓度状态预估模型。发酵罐控制结果表明:该模型具有很好的学习精度和泛化能力,可实现对β-甘露聚糖酶产物浓度的实时在线预估。 相似文献
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熔融指数是聚丙烯生产过程中重要的质量指标,但难以实现在线实时测量,从而无法实现有效的聚丙烯质量控制。针对聚丙烯生产过程的非线性特性,提出了一种基于核主元分析和组合神经网络(KPCA-SNNs)的软测量建模方法,并将该建模方法应用于聚丙烯软测量研究中。首先利用具有较强非线性特征提取能力的核主元分析对样本数据进行前期处理,然后将其结果作为软测量模型的输入,最后采用具有预测精度高、泛化能力强的组合神经网络(SNNs)建模方法建立软测量模型。仿真结果表明,与单纯SNNs相比,其中均方误差(MSE)由0.0035下降至0.0029,平均绝对误差(MAE)由0.0182下降至0.0139,平均绝对百分百误差(MAPE)由0.0057下降至0.0044。所以采用KPCA-SNNs所建立的聚丙烯熔融指数软测量模型具有更好的鲁棒性和预测精度,满足了聚丙烯生产工艺要求,较好地解决了聚丙烯生产过程中重要质量指标无法在线估计的难题。 相似文献
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针对污水处理过程出水水质参数难以在线监测的问题,提出了一种多模型在线软测量方法。该方法根据污水处理过程中实时工况数据具有聚类和迁移属性的特点,利用在线减法聚类算法将实时工况数据样本进行划分,并根据实时工况数据在样本空间中的分布,采用模糊策略将相应子空间的实时工况数据分配给不同的子模型进行学习,最后通过动态集成各子模型的输出而得到最终软测量结果。以某污水处理厂实际运行数据对污水处理过程出水水质氨氮进行预测,实验结果表明,该方法确实能够以实时工况数据为驱动自组织构建多模型软测量模型,且用该方法构建出的多模型软测量模型无论在建模精度、建模速度以及跟踪实时工况的能力等方面都有所提高。 相似文献
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基于多神经网络的发酵过程菌丝浓度估计 总被引:2,自引:1,他引:2
某些发酵过程的参数,如菌丝浓度等难于在线测量,采用软测量的方法来进行估计是一种行之有效的方法。由于发酵过程的复杂性,传统的软测量方法难以获得准确的结果。该文采用多神经网络模型方法,充分利用尽可能得到的可在线测量信息,可有效地提高模型的估计精度和鲁棒性。该文采用的方法较传统的神经网络模型能更好地融合对被估计参数有用的冗余信息,从而达到更好的建模效果。应用实际数据的估计结果表明该软测量方法的优越性。 相似文献
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针对生物发酵过程中一些生物参量难以用仪表进行在线检测的问题,提出一种基于连续隐Markov模型(CHMM)的发酵过程软测量建模方法.为减少建模过程的计算量,提出了改进最小分类误差准则,用于CHMM软测量模型参数估计.为避免软测量结果在发酵过程监测与控制实际应用中存在的盲目性,提出了在线评价软测量结果可靠性的可信度评价指标.实验结果表明了所提出方法的有效性以及可信度评价指标的实际意义. 相似文献
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基于混沌和SVM的青霉素发酵过程混合建模 总被引:1,自引:0,他引:1
就青霉素发酵过程难以建立理想模型,提出一种基于混沌支持向量机和动力学模型相结合的混合建模新方法.首先分析青霉素发酵过程动力学模型的特点,选择合适的状态变量,然后利用混沌算法优化支持向量机的参数,建立动态时变的混合模型.该模型不但能自动选择支持向量机的参数,而且能够预报一些不能在线测量的生化状态变量.通过实用,证明了此方法有效. 相似文献