| 基于自适应MCMC采样的新型UPFNN铝电解能耗模型 |
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| 作者姓名： | 丁伟 姚立忠 龙伟 李炎炎 |
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| 作者单位： | 四川大学机械工程学院,成都610065;重庆科技学院电气工程学院,重庆401331;四川大学机械工程学院,成都610065 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金,省自然科学基金 |
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| 摘 要： | 针对铝电解过程中噪声密集、分布类型未知且参数特征高维而导致建模精度不佳的问题,提出一种基于自适应MCMC采样的新型无迹粒子滤波神经网络(AMCMC-UPFNN)建模方法.该方法首先利用无迹变换(UT)中κ参数的平方项代替UPFNN算法中对应的常规项,避免因维数过高而导致UT矩阵出现非正定情况,保证UPFNN中Sigma点采样的合理性;然后,在传统MCMC方法基础上引入自适应采样策略来保持粒子的多样性,使所建立概率密度分布更接近真实分布;最后,与相关建模方法开展铝电解工业应用验证实验.结果表明,AMCMC-UPFNN模型预测精度的相对误差百分比不超过1%,取得了比PFNN、UPFNN和MCMC-UPFNN更优的性能指标.
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| 关 键 词： | 马尔科夫链蒙特卡洛 无迹粒子滤波 铝电解 神经网络 能耗建模 |
| 收稿时间： | 2020-09-03 |
| 修稿时间： | 2020-10-10 |
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