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微粒群神经网络在常压塔汽油干点软测量建模中的应用 总被引:4,自引:2,他引:2
首先将微粒群优化算法用于神经网络连接权值和阈值的训练,构造微粒群神经网络,然后将微粒群神经网络用于常压塔汽油干点软测量建模。通过与实际值的对比,结果表明基于微粒群神经网络的软测量模型具有良好的性能和极好的应用前景。 相似文献
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提出了一种具有强非线性表达能力的自适应偏最小二乘回归(APLSR)方法,并应用于初顶石脑油干点软测量模型建立.APLSR对于指定的预测对象,将根据样本在自变量空间中的分布,分析它们对预测对象的预报能力,自适应地为各个样本分配权值,然后从加权样本数据中提取和选定PLS成分,实施自适应加权PLSR,从而获得预报性能良好的模型.同时提出将前一时刻初顶石脑油干点人工分析值引入作为模型的自变量,从而进一步提高了软测量模型的预测精度. 相似文献
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引言粗汽油的干点是反映流化催化裂化(FCCU)主分馏塔产品质量指标的重要参数,对其实行卡边控制以提高经济效益一直都是石油炼制企业所关注的问题.因在线的质量分析仪不但价格昂贵,而且测量滞后,存在维护和保养上的困难及可靠性差等问题。目前在生产过程中一般采用离线分析化验手段,每8h才能有一组数据,实时性很差,无法直接实现质量闭环控制.为了实时地得到这一信息作为质量卡边控制的反馈信号,已有许多人致力于这方面的研究工作.其中比较典型的两类干点软测量模型是机理模型和神经网络模型.文献[1]基于过程机理推导出粗汽油干… 相似文献
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神经元网络建模与软测量技术 总被引:22,自引:4,他引:18
本阐述了神经元网络建模与软测量技术,并且用径向基函数神经元网络对两种典型化工对象进行了建模,结果证明用RBF网络完全可以实现软测量模型。 相似文献
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结合工业萘初馏塔关键质量指标估计问题,提出了采用高斯过程(GP)建立复杂工业过程软测量方法。将自动相关确定(ARD)原理与GP模型结合进行软测量模型辅助变量选择,通过建立GP软测量模型,同时得到关键质量指标估计值和相应的预测不确定度,有效解决了现有软测量建模方法不能给出估计值的测量不确定度的问题。研究表明,GP软测量模型不仅能自动选择辅助变量,而且还具有较高的估计精度和较小的测量不确定度,能够更好地满足工业现场对测量可靠性的要求。 相似文献
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研究了基于人工神经网络的软测量技术在某炼油厂重整加氢装置预加氢汽油干点在线预测中的应用,提出一种基于最小均方预测误差(LSE)的辅助变量集选择算法.与PCA降维算法相比,LSE法能有效剔除冗余的辅助变量,降低软测量实施过程中的数据采集成本. 相似文献
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通过采集过程参数建立粗汽油干点软测量模型的汽油收率,柴油收率,蜡油收率,气体收率,焦碳化率的预估模型,并在线投用,校正。 相似文献
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提出一种基于泄漏积分型回声状态网络(LiESN)的软测量动态建模方法,给出LiESN的岭回归离线学习算法与递推最小二乘(RLS)在线学习算法。通过引入正则化系数,岭回归离线学习算法可有效地控制输出权值的幅值,改善ESN的预测性能。RLS在线学习算法能适应大数据集的处理,满足过程建模实时性的需求。将基于LiESN的软测量方法分别用于预测脱丁烷塔底部丁烷组分的含量及计算硫回收装置中尾气的组成,实现对精炼厂相关产品质量的实时监控,并采用模型残差的四图分析对建模性能进行评价。在同等条件下,与基本的ESN网络以及支持向量机(SVM)等软测量建模方法进行了比较,结果表明,所提出的LiESN方法取得了很好的预测性能,计算精度满足工业生产的实际要求。 相似文献
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Development of a vision‐based online soft sensor for oil sands flotation using support vector regression and its application in the dynamic monitoring of bitumen extraction 下载免费PDF全文
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基于深层神经网络的多输出自适应软测量建模 总被引:1,自引:0,他引:1
在污水处理运行过程中,多个重要的难测过程变量的存在,不仅妨碍了生产过程的监控,而且阻碍了过程控制策略的调整或优化。即使软测量模型得到合理的构建,在投入运行后仍然遭受性能的退化和同时带来的高昂的维护成本。此外,合适辅助变量的选取直接影响后续建模的效果。因此,文中提出了一种基于深层神经网络的多输出自适应软测量模型,用于污水处理过程中多个目标变量的同步在线预测。其中,深层神经网络基于一种栈式自编码而构建,在极端复杂场景下具有优异的在线预测性能;并在建模中引入时差建模和变量重要性投影(VIP)这两种算法,以应对性能退化问题和实现辅助变量的精选。最后,通过一个实际案例对所提出模型进行验证。结果表明,所提出的软测量模型不仅具有较好的多输出预测性能,且在单目标预测结果上也有不错的表现。 相似文献
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To overcome the problem that soft sensor models cannot be updated with the process changes, a soft sensor modeling algorithm based on hybrid fuzzy c-means (FCM) algorithm and incremental support vector machines (ISVM) is proposed. This hybrid algorithm FCMISVM includes three parts: samples clustering based on FCM algorithm, learning algorithm based on ISVM, and heuristic sample displacement method. In the training process, the training samples are first clustered by the FCM algorithm, and then by training each clustering with the SVM algorithm, a sub-model is built to each clustering. In the predicting process, when an incremental sample that represents new operation information is introduced in the model, the fuzzy membership function of the sample to each clustering is first computed by the FCM algorithm. Then, a corresponding SVM sub-model of the clustering with the largest fuzzy membership function is used to predict and perform incremental learning so the model can be updated on-line. An old sample chosen by heuristic sample displacement method is then discarded from the sub-model to control the size of the working set. The proposed method is applied to predict the p-xylene (PX) purity in the adsorption separation process. Simulation results indicate that the proposed method actually increases the model’s adaptive abilities to various operation conditions and improves its generalization capability. 相似文献
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训练样本的准确性对回归分析模型有很大的影响,然而训练样本中难免会出现一些造成分析模型失效的奇异点。 为克服奇异点对回归模型的影响,本文提出了一种基于M估计器的支持向量机(M-SVM)。它采用M估计器的目标函数代替最小二乘支持向量机(LS-SVM)目标函数中的残差平方和,同时提出了M-SVM的迭代求解算法,并将该算法应用于含有奇异点的低维仿真数据回归和汽油近红外光谱定量分析中。实验结果证明,相比于其他的支持向量机,M-SVM具有更好的稳健性和分析精度。 相似文献
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基于互信息和自组织RBF神经网络的出水BOD软测量方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对污水处理过程出水生化需氧量(biochemical oxygen demand,BOD)难以实时准确测量的问题,提出了一种基于互信息和自组织RBF神经网络的软测量方法对出水BOD进行预测。首先,使用基于互信息的方法提取相关特征参量作为软测量模型的输入变量;其次,设计一种基于误差校正-敏感度分析的自组织RBF神经网络,使用改进的Levenberg-Marquardt(LM)算法对网络进行训练以提高训练速度;最后将软测量模型应用于UCI公开数据集及实际的污水处理过程,实验结果表明该软测量模型结构紧凑,训练时间相对较短,预测精度有所提高,能够对出水BOD实现快速准确预测。 相似文献