基于差分进化算法-最小二乘支持向量机的软测量建模

被引:14
作者
林碧华
顾幸生
机构
[1] 华东理工大学自动化研究所
关键词
软测量; 最小二乘支持向量机; 差分进化算法; 对羧基苯甲醛;
D O I
暂无
中图分类号
TP274 [数据处理、数据处理系统];
学科分类号
0804 ; 080401 ; 080402 ; 081002 ; 0835 ;
摘要
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。
引用
收藏
页码:1681 / 1685
页数:5
相关论文
共 9 条
[1]   差分进化算法研究进展 [J].
刘波 ;
王凌 ;
金以慧 .
控制与决策, 2007, (07) :721-729
[2]   差分进化算法研究进展 [J].
周艳平 ;
顾幸生 .
化工自动化及仪表, 2007, (03) :1-6
[3]   基于支持向量机和粒子群算法的软测量建模 [J].
刘瑞兰 ;
牟盛静 ;
苏宏业 ;
褚健 .
控制理论与应用, 2006, (06) :895-899+906
[4]   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
[5]   基于BPANN的4-CBA软测量模型研究 [J].
胡永有 ;
古勇 ;
苏宏业 ;
王朝辉 ;
褚健 .
仪器仪表学报, 2003, (03) :226-230+240
[6]   对苯二甲酸工艺技术及生产 [J].
刘建新 ;
白鹏 .
化工科技, 2000, (03) :64-67
[7]   粗汽油干点的在线软测量 [J].
钟璇 ;
王树青 .
化工学报, 1998, (02) :251-255
[8]   Least squares support vector machine classifiers [J].
Suykens, JAK ;
Vandewalle, J .
NEURAL PROCESSING LETTERS, 1999, 9 (03) :293-300
[9]   SUPPORT-VECTOR NETWORKS [J].
CORTES, C ;
VAPNIK, V .
MACHINE LEARNING, 1995, 20 (03) :273-297