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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 84 毫秒
1.
针对软测量建模的特点提出了一种基于AdaBoost.R2和ELM的软测量新方法,该方法依据AdaBoost.R2可以提高单一学习机精度和ELM学习速度快的特点,将二者结合起来实现软测量建模.这种结合使得新的软测量方法在提高软测量模型预测精度的同时保证了软测量模型的建模速度.该方法已经应用于抚顺老虎台矿冲击地压预测中,实验结果表明其冲击地压软测量模型具有良好的预测精度.  相似文献   

2.
小波核极限学习机及其在醋酸精馏软测量建模中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
传统的机器学习算法一般通过迭代进行参数寻优,导致学习速度慢,且容易陷入局部最小值。针对这个问题,提出了一种基于小波核函数的极限学习机(KEML)的软测量建模方法,将支持向量机(SVM)中核函数的思想运用到极限学习机(EML)中,避免了SVM训练速度慢以及ELM算法不稳定的缺点。将KEML算法运用于醋酸精馏的软测量建模问题中,仿真实验结果验证了该算法的学习速度是SVM的92倍,且算法的精度以及模型的泛化能力都有所提高。  相似文献   

3.
综合同伦方法与Levenberg-Marquardt(LM)优化方法,提出了一种新型非线性同伦LM神经网络学习算法以改善现有神经网络学习算法的学习效率,分析了不同类型的过渡函数对神经网络泛化性能的影响.该算法具有稳定性强、收敛性能好的特点.结合工业过程实际要求,将提出的改进算法用于丙烯腈收率神经网络软测量建模并与几种常见建模方法比较,结果表明:基于改进算法的软测量模型具有更高的测量精度和更好的泛化性能,满足现场测量要求.  相似文献   

4.
基于改进AdaBoost的LF炉成分软测量建模   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对现有软测量模型更新方法的不足,将增量学习思想与AdaBoost集成学习思想相结合,提出了一种具有增量学习性能的改进AdaBoost集成学习算法.并将该改进的AdaBoost与BP神经网络一起形成了集成BP神经网络,建立了基于改进AdaBoost集成BP网络的软测量模型.该软测量建模新方法可以提高单一BP网络的精度,同时还能保证建模具有增量学习的更新性能.使用该软测量建模新方法建立抚钢60t LF炉钢水成分软测量模型,取得了较好的预测效果,可以满足实际生产的需要.  相似文献   

5.
为了有效地解决原始极限学习机算法中由于网络输入参数选择的随机性而引起的在射频功放行为建模应用中的建模精度不理想以及不稳定的问题,粒子群优化的极限学习机算法首次被引入到射频功率放大器的行为建模当中.利用粒子群优化方法来选择原始极限学习机算法中单隐藏层前馈神经网络的输入参数(包括输入权重和偏置).对E类射频功放的行为建模实验结果表明,粒子群优化的极限学习机可以有效改进原始极限学习机对射频功率放大器的外部行为的建模和预测能力.  相似文献   

6.
针对工业过程中存在许多难以直接测量变量的问题,提出1种基于即时学习算法的软测量建模方法.提出k-矢量近邻方法建立系统的当前工况点的建模邻域,以提高即时学习算法的预测能力,利用递归最小二乘算法简化建模的在线计算量,通过PRESS估算得到算法的最优解,优化了算法,应用该算法对某一化工厂产品的酯化率进行测量建模,预测得到的最大相对误差为0.8742%,证明该方法的泛化性能良好,满足实际测量的精度要求,是1种便于理解,易于实现的软测量方法.  相似文献   

7.
在电弧炉中建立大小合适的氧化镁熔池是制备氧化镁单晶的基础.为了实现对氧化镁熔池大小的控制,通过对电弧炉传热理论的分析,找出影响氧化镁熔池尺寸的主要因素,采用极限学习机对氧化镁熔池进行软测量研究,并通过与使用支持向量机的软测量模型进行比较检测了该模型的学习能力和泛化性能.实验结果表明,应用极限学习机极大地提高了前向神经网络的学习速度,同时具有较好的预测结果,有助于提高氧化镁熔池的控制精度.  相似文献   

8.
针对聚丙烯熔融指数软测量建模问题,提出一种基于机制建模与模糊建模相结合的建模方法.从聚合反应机制出发,得到熔融指数软测量模型的机理结构框架,将其作为Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型的后件部分,然后用加强型模糊聚类算法辨识T-S模型的前件参数.应用结果表明,将机制建模与模糊建模相结合的方法保留了模型参数的物理意义,提高了建模精度,所建软测量模型具有较好的预测性能.  相似文献   

9.
基于支持向量机的软测量模型及应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
支持向量机(Support Vector machine, 简称SVM)是一种基于结构风险最小化原理,具有很高泛化性能的学习算法.针对软测量过程中,被测系数与相关参数之间存在有较大的非线性和模糊关系,提出了一种基于支持向量机的软测量模型及算法.为小样本、非线性、高维数一类软测量问题的建模提供了一种有效的途径.通过对"纸张水分在线测量系统"应用表明,基于SVM的软测量模型及算法在测量精度和推广性能上都具有一定的优越性.  相似文献   

10.
以催化裂化粗汽油干点为研究对象,讨论了数学规划方法里的回归分析方法用于粗汽油干点软测量的数学建模,在此基础上开发了粗汽油干点软测量组合模型,给出了该模型的实施步骤.利用MATLAB语言编程实现模型算法,并用C++ BUILDER编主程序及界面.在工业装置上投入运行,精度较高,显示了该方法的有效性,在先进的工业过程控制上具有广泛的应用前景.  相似文献   

11.
Artificial Neural Networks (ANNs) such as radial basis function neural networks (RBFNNs) have been successfuUy used in soft sensor modeling. However, the generalization ability of conventional ANNs is not very well. For this reason, we present a novel soft sensor modeling approach based on Support Vector Machines (SVMs). Since standard SVMs have the limitation of speed and size in training large data set, we hereby propose Least Squares Support Vector Machines (IS_ SVMs) and apply it to soft sensor modeling. Systematic analysis is performed and the result indicates that the proposed method provides satisfactory performance with excellent approximation and generalization property. Monte Carlo simulations show that our soft sensor modeling approach achieves performance superior to the conventional method based on RBFNNs.  相似文献   

12.
针对发酵过程中一些关键生化参量难以通过常规仪表实时测量,而制约发酵生产过程优化控制的问题,提出一种基于粒子群神经网络逆(PSO-ANN逆)的发酵软测量建模方法.以青霉素发酵过程为背景,首先建立其虚拟子系统数学模型,并构建发酵过程逆模型;其次,提出PSO-ANN逆的软测量实现方法,以克服解析法逆运算的复杂性甚至难于实现的问题;最终构建PSO-ANN逆软测量模型,并进行试验及仿真.结果表明:该软测量建模方法能够将机理建模与数据驱动建模方法相结合,充分利用对象模型的先验知识和经验数据,有效解决了青霉素发酵过程中不可在线测量的关键参量实时测量难题,其训练和测试误差分别达到0.037 2和0.046 1,模型具有较高的预测精度和较强的预测能力.  相似文献   

13.
模糊C-均值聚类(FCM)算法是数据预处理中常用的一种方法,但用这种方法进行数据聚类,各类别边界信息间往往存在干扰,模型精度不能得到很好改善。本文采用一种改进的线性判别分析(LDA)方法,用于扩大样本类别间的距离,使聚类更为精确。将FCM算法与改进的LDA算法结合提取样本特征,然后通过多模型融入到SVM算法中。通过对双酚A软测量建模的仿真研究表明该方法具有较好的效果。  相似文献   

14.
从软仿真角度对配电自动化仿真系统的算法进行分析,提出对模拟的配网线路进行基于结点(支路)分层法的配电网络拓扑分层,常规潮流算法可采用前推回代法,短路电流计算可采用基于节点阻抗矩阵、关联矩阵短路故障算法.并对算法进行了叙述,对比了仿真软件与ETAP、Matlab算例结果,证明了仿真软件数据的准确性.  相似文献   

15.
利用遗传算法和人工神经网络的外形重构   总被引:1,自引:0,他引:1  
给出了一种新的基于复变函数、遗传算法和神经网络的曲面重构方法,曲面可以用解析表达式的格式重构。根据确定的离散化样本集合,在均方差的意义上,这种表示法是最优的。我们采用的曲面表示方法是通过进化计算得到的,其中反复应用了交叉和变异操作,结合误差反传训练算法,直到满足终止条件。表达式最终被分类成一些基本函数的特征组合。这种方法可以用于3D物体的CAD模型重构和自由光滑曲面模拟。用VisualC 和MatLab演示了该系统,并且实现了在设计过程中的实时曲面可视化。  相似文献   

16.
基于模糊c均值聚类的多模型软测量建模   总被引:27,自引:2,他引:25  
根据几个模型相加可提高模型的预测精度及鲁棒性的思想,提出了一种非线性软测量建模的新方法。即先用模糊c均值聚类将训练集分成具有不同聚类中心的子集,每一子集用RBF网络或部分最小二乘法进行训练得出子模型,再用模糊聚类后产生的隶属度将各子模型的输出加权求和得到最后结果,此算法通过一个复杂非线性函数的仿真建模和一个分馏塔柴油倾点软测量建模的工业实例研究,结果表明比其它算法具有更好的泛化结果和预报精度,具有  相似文献   

17.
由于浓密脱水过程中浓密机的底流浓度难以在线检测,本文提出了一种基于宽度学习的软测量建模方法,用以解决底流浓度的在线检测问题.该方法精度高,泛化能力强.首先,在浓密机内部安装压力传感器,建立正常工况下的历史数据集;然后,利用宽度学习系统对软测量模型进行训练,从而实现浓密机底流浓度的在线预测;最后,通过仿真实验验证了该方法的有效性.与传统的机器学习方法相比,宽度学习方法具有更高的预测精度.  相似文献   

18.
文章深入分析了Coons曲面的基本特性及生成原理,针对工程实际中常采用的双三次曲面,提出了一种在OpenGLUtility中,运用c++面向对象设计方法,采用优化的数据结构和简洁的生成算法进行实现的技术途径,指出了它对于自由曲面三维造型所存在的实际意义。  相似文献   

19.
现场采集的数据多为动态的生产数据,常规的数据预处理方法不能完全剔除数据中存在的各种有色噪声.针对该问题,提出了一种基于概率密度函数的烟气含氧量软测量方法,建立基于神经模糊系统的烟气含氧量软测量模型,将概率密度函数控制的思想引入到模型参数的辨识算法中,以克服有色噪声的影响.仿真结果表明,文中提出的新型软测量方法具有较高的建模精度,特别是在测量数据存在噪声的情况下,能够有效地解决烟气含氧量的预测问题.  相似文献   

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