用于水泥熟料fCaO预测的多核最小二乘支持向量机模型

针对水泥熟料游离氧化钙(fCaO)含量预测模型辨识的问题,考虑到单一核函数无法显著提高模型精度,采用多项式核函数、指数径向基核函数和高斯径向基核函数组合构建等价核的方法,建立了多核最小二乘支持向量机水泥熟料fCaO预测模型。同时,利用改进的粒子群优化算法对多核最小二乘支持向量机模型的6个待确定参数进行迭代寻优,避免了模型参数人工选取的盲目性。最后将基于改进粒子群的多核最小二乘支持向量机模型应用于熟料fCaO含量的实例仿真。结果表明,建立的水泥熟料fCaO含量预测模型精度高、泛化能力强。     

用于水泥熟料fCaO预测的多核最小二乘支持向量机模型

针对水泥熟料游离氧化钙(fCaO)含量预测模型辨识的问题,考虑到单一核函数无法显著提高模型精度,采用多项式核函数、指数径向基核函数和高斯径向基核函数组合构建等价核的方法,建立了多核最小二乘支持向量机水泥熟料fCaO预测模型。同时,利用改进的粒子群优化算法对多核最小二乘支持向量机模型的6个待确定参数进行迭代寻优,避免了模型参数人工选取的盲目性。最后将基于改进粒子群的多核最小二乘支持向量机模型应用于熟料fCaO含量的实例仿真。结果表明,建立的水泥熟料fCaO含量预测模型精度高、泛化能力强。     

基于人工蜂群算法优化LSSVM的蒸汽干度软测量

为了提高蒸汽干度测量的精确性,提出了基人工蜂群优化最小二乘支持向量机的干度软测量模型。首先利用人工蜂群算法对最小二乘支持向量机的核参数进行参数优化,然后利用优化后的最小二乘支持向量机干度测量模型对干度进行软测量,软测量结果表明基于人工蜂群优化的最小二乘支持向量机的测量效果满足了精度要求。最后运用最小二乘支持向量机和BP神经网络模型对干度进行了软测量,结果表明:基于人工蜂群优化的最小二乘支持向量机软测量模型具有测量精度高,测量稳定性好的优点。     

基于PSO-LS-SVM的主蒸汽流量测量

为提高火电机组主蒸汽流量的测量精度,提出了最小二乘支持向量机的建模方法,同时利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机的参数进行优化,按照机理分析选择相应的运行参数作为输入,利用该模型对主蒸汽流量进行预测计算。计算结果表明:利用粒子群优化最小二乘支持向量机的建模方法提高了主蒸汽流量的测量精度。     

基于PSO-LSSVM的研究法辛烷值预测建模

针对现存的红外线分析仪表无法在线分析抗爆剂对成品油研究法辛烷值的影响问题,考虑到样本数据较少的因素,提出一种基于粒子群优化的最小二乘支持向量机方法,以粒子群优化的方法来选取最小二乘支持向量机的模型参数,在克服了交叉验证法耗时与盲目性问题的同时,又发挥了最小二乘支持向量机的小样本学习能力强和计算简单的特点,将其应用于汽油调合系统中研究法辛烷值的预测.仿真结果表明,该模型的估计值与实际化验值吻合得较好.     

基于差分进化算法-最小二乘支持向量机的软测量建模

软测量技术是解决工业过程中存在的一类难以在线测量参数估计问题的有效方法,该技术的核心是建立优良的数学模型。支持向量机是基于统计学理论的一种机器学习方法,最小二乘支持向量机是一种扩展的支持向量机,相对于支持向量机具有较快求解速度。最小二乘支持向量机存在着参数选择的问题,针对这个问题,采用差分进化算法进行参数选择。提出基于差分进化算法的最小二乘支持向量机应用于软测量建模,并将其应用于对苯二甲酸中对羧基苯甲醛含量测试的软测量建模中,获得了满意的结果。     

基于支持向量机的软测量建模方法的应用

利用基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软测量建模方法,通过工业现场数据来对丁二烯精馏装置建立软测量模型.对于该软测量模型,支持向量机方法比BP神经网络方法具有更好的泛化能力.研究结果表明,基于最小二乘的支持向量机建模方法是一种有效的软测量建模方法.     

基于PSO优化LS-SVM的气液两相流干度软测量

对标准孔板进行改进,设计了一种流出特性较好的锥形孔板。将锥形孔板压差脉动特性的经验公式与经过粒子群算法优化的混核最小二乘向量机模型结合,建立了气液两相流干度的软测量模型。该模型的优点是采取径向基核函数和多项式核函数的混合核函数兼顾了局部和全局的拟合能力,且通过对传统最小二乘向量机模型的参数优化,可减少对初始点和样本数量的依赖。实验结果表明,该预测方法可行,且比未经过优化的最小二乘支持向量机模型和经过优化的单核最小二乘向量机模型的泛化能力强,具有实际工程意义。     

水泥熟料质量指标的软测量建模研究

针对水泥熟料质量指标的测量,提出一种基于最小二乘支持向量机的软测量建模方法;对于建模数据,提出了基于模糊聚类的数据预处理方法.实验研究表明,该数据预处理方法明显优于传统的拉依达准则方法,能够有效地去除现场测量数据中存在的异常数据;最小二乘支持向量机建模相比于RBF神经网络也具有明显优势,建立的软测量模型对于整个窑系统优化控制具有重要意义.     

基于PSO-LSSVR的环状流截面含气率软测量方法

由于测量条件高,环状流的截面含气率直接测量往往比较困难。软测量技术的关键在于建立优良的数学模型,在分析了微粒群优化算法(PSO)和最小支持向量回归机(LS-SVR)原理的基础上,利用粒子群算法优化最小二乘支持向量回归机参数的算法,建立了软测量模型,实现了环状流的截面含气率的软测量。实验表明:该模型泛化能力强,测试精度比较高,为环状流截面含气率的测量提供了一种新的测量途径。     

基于稀疏最小二乘支持向量机的软测量建模

针对传统最小二乘支持向量机非稀疏化解问题,提出了基于遗传算法的最小二乘支持向量机稀疏化及参数优化方法,稀疏化的基本思想是给训练样本赋予一个概率值,将概率值小于0.5的样本作为测试样本,从而将总的训练样本集分成测试样本集和保留的训练样本集。定义了包括稀疏率、训练误差及测试误差在内的适应度函数。种群个体的前N维表示每个样本对应的概率,后m维表示要优化的参数。通过选择、交叉和变异操作对所有参数进行整体优化,取适应度最小的个体对应的保留的训练样本及优化参数建立最小二乘支持向量机模型。并用该方法用于PX氧化过程4-CBA含量的软测量中,工业数据仿真结果表明,用本文提出的方法稀疏化率达到87%,核参数选取自动完成,与稀疏前建立的模型相比推广能力更高。     

基于混合粒子群优化的异类多模型软测量方法研究与应用

基于异类组合预测模型可提高模型的预测精度及鲁棒性的思想,提出一种基于混合粒子群优化的异类多模型非线性组合软测量建模的新方法。即先分别用混合粒子群优化的径向基函数神经网络、最小二乘支持向量机及部分最小二乘算法对训练集训练得出子模型,然后将具有性能互补性的三个子模型的输出作为反向传播网络的输入得到最后结果。用混合粒子群优化的方法来选取径向基函数神经网络和最小二乘支持向量机的模型参数,该方法克服了常用的交叉验证法耗时与盲目性问题。三层反向传播网络具有无限逼近特性,使得整个组合预测模型具有更好的泛化能力和预报精度。将其应用于汽油调合系统中研究法辛烷值的预测,仿真结果表明,该方法是可行且有效的。     

基于变异CPSO算法的LSSVM蒸发过程软测量

在分析混沌粒子群优化算法(CPSO)和最小二乘支持向量机(SVM)理论基础上,以某氧化铝厂蒸发过程为对象,采用带有末位淘汰机制的混沌粒子群优化算法优化支持向量机的参数,建立了基于变异CPSO算法的LS-SVM的氧化铝蒸发过程软测量模型,并与PSO-LSSVM、LSSVM模型比较,研究表明,ICPSO-LSSVM模型预测准确,泛化性能好,且该模型预测结果中相对误差小于5%的样本达到92.5%,最大相对误差仅为8.1%,均方差MSE为0.05153,模型具有较高的精度,其现场实施结果表明基本可以实现出口浓度的实时在线预估。     

基于KPCA-LSSVM的软测量建模方法

提出了一种将核主成分分析(KPCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的软测量建模方法.核主成分分析能够对样本数据进行特征提取,消除数据的相关性.本文利用KPCA提取主元,降低样本的维数;然后利用最小二乘支持向量机进行建模,不仅降低了模型的复杂性,而且提高了模型的泛化能力.用该方法建立柴油凝点的软测量模型,和其他...     

基于改进差分进化和最小二乘支持向量机的铝酸钠溶液浓度软测量

针对氧化铝蒸发过程铝酸钠溶液浓度难以在线检测问题,提出了改进差分进化和最小二乘支持向量机的铝酸钠溶液浓度软测量建模方法。首先基于灰色关联分析和核主成分分析确定模型的输入变量,再用改进差分进化算法的最小二乘支持向量机构建软测量模型。并与DE-LSSVM软测量模型进行比较;最后应用蒸发过程生产数据进行验证,结果表明,新模型具有更好的学习能力和泛化性能且预测精度更高,可为蒸发过程操作优化提供必要的指导。     

基于BP神经网络的熟料fCaO指标预测

针对水泥熟料质量指标fCaO含量难以在线实时测量,提出一种基于BP神经网络的软测量建模方法。利用水泥厂DCS和化验室的现场测量数据,建立熟料fCao含量的预测模型。在Matlab中的仿真结果表明,提出的模型能够有效地预测水泥熟料的fCaO含量。     

基于粗差判别的参数优化自适应加权最小二乘支持向量机在PX氧化过程参数估计中的应用

针对软测量建模过程中数据可能存在粗大误差以及粗差数据对模型的性能产生的影响,提出了一种基于粗差判别的自适应加权最小二乘支持向量机回归方法(WLS-SVM)。 该方法首先根据3δ法则检测出样本中的显著误差并加以剔除,然后根据样本误差的大小自适应地调整权值,使得非显著误差对模型性能的影响大大降低。另外,由于最小二乘支持向量机的正则化参数和核宽度参数对模型的拟合精度和泛化能力有较大的影响,一般依靠经验和试算的方法进行估计,耗时且不准确,本文将模型的参数作为进化算法的优化问题,应用自适应免疫算法(AIGA)对参数进行优化选择。仿真实验表明,该方法对非线性系统的建模具有很好的效果。同时,将该方法应用于工业PX氧化建模过程中动力学参数的估计中,结果表明,基于粗差判别的参数优化自适应最小二乘支持向量机预测精度高,取得了较好的效果。     

混沌最小二乘支持向量机及其在发酵过程建模中的应用

针对青霉素发酵过程的参数检测存在不确定因素,提出一种基于混沌最小二乘支持向量机的青霉素浓度预测方案。采用混沌优化算法对最小二乘支持向量机参数进行寻优,建立了一种混沌最小二乘支持向量机模型。首先,利用该模型对两种常规非线性函数曲线进行了仿真回归,结果表明,算法具有良好的建模精度;其次,基于Pensim仿真平台,运用文中方法预测青霉素发酵过程的产物量,实验仿真表明混沌优化算法具有良好的全局优化性能,在参数选择中可以有效避免陷入局部最小值,基于混沌优化的最小二乘支持向量机具有较高的建模精度。     

基于最小二乘支持向量机的软测量方法在精对苯二甲酸生产中的应用

研究了一种基于改进型的最小二乘支持向量机的软测量方法在精对苯二甲酸(PTA)生产中晶体粒径大小估计中的应用。对最小二乘支持向量机采取了稀疏化与实时滚动改进,改进后的算法样本数量大大降低,同时保持了原有水平的预测能力。结果表明该方法对精对苯二甲酸的颗粒具有较高的预测能力。     

一种基于多模型融合软测量建模方法

针对锌湿法冶炼净化过程中钴离子浓度LS-SVM软测量建模方法精度低的问题,将最小二乘支持向量机（LS-SVM）和自回归滑动平均模型（ARMA）融合建立钴离子浓度融合软测量模型,首先通过离子浓度序列的小波变换获得序列的低频和高频子序列,对各子序列分别进行相空间重构,并在相空间中分别建立最小二乘支持向量机模型,然后将各模型的输出利用小波重构整合得到钴离子基于LS-SVM软测量结果,利用自回归滑动平均模型对基于LS-SVM模型输出误差信息进行建模,通过对两个模型的融合,获得融合模型的软测量估计值。将该方法应用于锌液净化除钴段入口钴离子浓度的软测量,结果表明该方法比单一的LS-SVM方法具有更好的泛化性能和测量精度,显示出良好的应用潜力。