基于多关联向量机的动态软测量建模

被引：4

作者：

李川 ^{[1
,2
]}

王时龙 ^{[2
]}

张贤明 ^{[1
]}

机构：

[1] 重庆工商大学废油资源化技术与装备教育部工程研究中心

[2] 重庆大学机械传动国家重点实验室

来源：

系统仿真学报 | 2009年 / 12期

关键词：

动态软测量; 关联向量机; 建模; 稀疏贝叶斯学习; 综合;

D O I：

10.16182/j.cnki.joss.2009.12.069

中图分类号：

TP274.4 [];

学科分类号：

摘要：

为了估计工业过程中的质量参数,考虑到实际过程中的动态特性,提出一种基于多关联向量机的动态软测量建模方法。对于动态过渡周期内的二次变量数据,根据不同采样时刻划分为多个计算子空间,在每一子空间内采用关联向量机来建立不同时刻的二次变量对主导变量的影响模型。各个子模型的输出采用一个综合关联向量机进行连接,从而建立了基于过渡周期内不同二次变量采样数据的主导变量动态软测量模型。通过实例仿真,结果验证了所提出方法的有效性。

引用

页码：3513 / 3517

页数：5

共 6 条

[1] 基于PCA和最小二乘支持向量机的软测量建模 [J].

郑小霞 ;

钱锋 .

系统仿真学报, 2006, (03) :739-741

[2] 模糊神经网络的混合学习算法及其软测量建模 [J].

刘瑞兰 ;

苏宏业 ;

褚健 .

系统仿真学报, 2005, (12) :2878-2881

[3] 动态软测量建模方法初探 [J].

马勇 ;

黄德先 ;

金以慧 .

化工学报, 2005, (08) :1516-1519

[4] 应用多神经网络建立动态软测量模型 [J].

罗健旭 ;

邵惠鹤 .

化工学报, 2003, (12) :1770-1773

[5]

软测量技术原理及应用[M]. 化学工业出版社 , 李海青,黄志尧等编著, 2000

[6]

Knowledge-based hybrid modelling of a batch crystallisation when accounting for nucleation, growth and agglomeration phenomena[J] . P. Georgieva,M.J. Meireles,S. Feyo de Azevedo.Chemical Engineering Science . 2003 (16)

← 1 →