废水处理过程的KPLS-GPR软测量建模

采取基于核函数偏最小二乘法的高斯过程回归模型(KPLS-GPR),对复杂的造纸废水处理过程中出水化学需氧量(COD)和出水悬浮固形物(SS)质量浓度进行预测.首先,采用KPLS的潜变量作为预测模型的输入变量,以降低数据维度,优化数据结构;其次,建立潜变量与输出变量的GPR回归模型.基于某工厂造纸废水数据进行仿真试验,引入人工神经网络(ANN)、基于偏最小二乘潜变量的预测模型(PLS-ANN)及基于核函数偏最小二乘潜变量的预测模型(KPLS-ANN)作为对比.试验结果表明:KPLS潜变量对预测模型有明显的优化效果,在这些模型中KPLS-GPR预测精度最高;对于出水COD和SS质量浓度的预测,KPLS-GPR的决定系数分别为0.575和0.610,相比于常规预测模型,决定系数可分别提升36.90%和43.87%.     

基于最小二乘支持向量机对偶优化问题的核偏最小二乘

提出了一种基于对偶优化的核最小二乘(KPLS)方法,把KPLS用最小二乘支持向量机的形式表示.推导了KPLS对偶优化形式的公式,且使其具有最小二乘支持向量机的风格.在初始空间中构造优化问题,应用核技术在特征空间中解对偶问题,这种解与非线性的KPLS具有相似性.实验验证了这种方法的效果,表明了该方法的有效性和优越性.     

KPCA-KPLS方法在pH中和过程建模中的应用

针对化工过程中的具有严重非线性、不确定性、时变性的复杂pH中和过程系统建模问题,提出一种基于核主元分析(KPCA)与核偏最小二乘(KPLS)相结合的建模方法.在高维特征空间内,该方法通过KPCA有效地提取输入数据的非线性主元,利用KPLS方法将输入变量投影在潜在变量上,再用输入与输出变量之间的协方差信息提取潜在特征建立pH中和过程模型.为验证其有效性,将KPCA-KPLS方法应用到弱酸强碱中和过程、强酸强碱中和过程实例中,并与核偏最小二乘、核主元分析_支持向量机(KPCA-SVM)、核极限学习机(KELM)、极限学习机(ELM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、SVM等方法进行比较.实验结果表明:KPCA-KPLS方法具有很高的动态建模精度.     

基于PLS软测量技术在加氢裂化产品质量控制中的应用

相关因素分析和产品质量建模是产品质量控制的关键.针对加氢裂化装置航煤闪点难以在线控制的难点,采用部分最小二乘法(PLS)进行油品质量相关因素分析,并通过部分最小二乘回归(PLSR)建立了航煤闪点的软测量模型.计算结果表明,PLS是收集、整理、分析现场数据的有效方法,用于质量指标的统计和建模,具有较高的精度,能很好地用于产品质量控制之中.     

基于核偏最小二乘的砷盐净化除钴过程钴离子浓度软测量

针对锌湿法冶炼砷盐净化除钴过程中钴离子浓度无法在线检测给生产优化控制带来困难的问题,建立基于机理模型和核偏最小二乘(kernel partial least squares,KPLS)参数辨识的钴离子浓度软测量模型;考虑到过程具有时变性,根据所建立的软测量模型特点,提出一种双向递归KPLS模型参数更新和滤波修正相结合的模型在线校正方法,以提高软测量模型精度;同时,采用基于主元分析和贝叶斯分类的异常值在线检测方法实现对参数辨识相关检测量的实时异常值在线检测,保证用于参数更新数据的有效性。研究结果表明:所建钴离子浓度软测量模型跟踪效果好,满足实际生产过程预测精度要求,解决了钴离子浓度无法在线检测给优化控制带来的困难,可为生产过程的优化控制提供指导。     

遗传算法选择特征波长在紫外光谱检测COD中的研究

为简化紫外光谱测化学需氧量检测模型,提高模型的预测精度,将偏最小二乘算法与遗传算法相结合,优化对紫外光谱特征波长的选择.通过建模和实验分析表明:使用该方法对特征波长进行选取,偏最小二乘回归模型在均方误差意义下达到最优,平均相对误差在5%以内,而且预测精度明显优于未经遗传算法选取波长的偏最小二乘回归模型.     

类球红细菌辅酶Q_(10)发酵培养基的优化

为了提高类球红细菌辅酶Q_(10)的发酵能力,本研究对发酵培养基中重要因子进行优化组合。首先对重要因子进行单因子实验,确定最佳浓度范围。在最佳浓度范围内进行均匀设计试验,分别采用多项式逐步回归、偏最小二乘二次回归、偏最小二乘二次回归(考虑交换项)、偏最小二乘二次回归(考虑平方项)分析。结果表明,偏最小二乘二次回归分析的优化方案预测值与实验值最为接近,显示各因子浓度与辅酶Q_(10)浓度呈现二次曲线关系,各因子间的交换作用不能忽略。偏最小二乘二次回归分析优化方案使辅酶Q_(10)浓度得到明显提高,辅酶Q_(10)的发酵水平达到230.71mg.L-1,比优化前提高了53.81%。     

基于偏最小二乘回归模型的带钢热镀锌质量监控方法

提出了基于偏最小二乘回归模型的带钢热镀锌质量监控方法. 以带钢热镀锌生产中带钢力学性能和锌层质量的质量监控为研究对象,用偏最小二乘方法建立了生产过程参数与质量结果之间的回归模型,对生产过程控制能力进行了分析,并给出了产品质量的预测方法. 用鞍钢股份有限公司带钢热镀锌的实际生产数据进行验证. 结果表明,偏最小二乘法比传统的多元线性回归方法具有更好的预测精度,基于偏最小二乘回归的锌层质量预测模型,其相对预测误差可达到5.93%.     

基于改进的GA-LSSVM的软测量建模方法

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现在线测量的问题,提出了一种改进的最小二乘支持向量机(IGA-LSSVM)的软测量建模方法.该方法采用核独立分量分析(KICA)对高维数据进行特征提取,利用改进的最小二乘支持向量机进行建模.该方法既利用了最小二乘支持向量机求解速度快的特点,又利用了自适应遗传算法强大的全局搜索能力,增强了模型的自适应性.用该方法建立柴油凝点的软测量模型,结果表明,基于IGA-LSSVM方法建立的软测量模型具有较高的预测精度和泛化能力.     

基于偏最小二乘法回归的工序质量建模

针对制造工序质量控制问题,应用多元统计分析中的偏最小二乘回归法建立了质量模型.利用该模型可以定量分析加工工序与最终成品率之间的关系,进而通过将大量的工序影响因子约简得到主要影响因子子集.根据在线生产的相关质量数据,采用非线性迭代偏最小二乘法获得影响因子的权重.得到偏最小二乘因子权重可以在线预测成品质量变化,避免离线测试.在半导体制造实例研究中,以工序质量水平为自变量,成品质量水平为因变量,建立了质量水平传递模型,应用该方法可实现多工序质量异常的在线诊断和预测,为质量控制提供了定量依据.     

利用改进最小二乘法优化的Kriging综合模型

为解决地形起伏较大区域GPS高程拟合技术中模型单一、精度不高的问题,采用理论分析与实验验证的方法,将移动曲面法与Kriging法相结合组成综合模型,分析变异函数的影响因素,研究了利用改进最小二乘法确定变异函数的Kriging综合模型.研究结果表明:改进最小二乘方法拟合得到的变异函数曲线可靠性高,更符合实测数据规律,基于改进最小二乘法的综合模型能够获得高精度的高程拟合值.     

基于偏最小二乘回归的洪水预报方法

针对常规多元回归模型无法克服预报因子间复相关性的问题,提出了基于偏最小二乘回归的洪水预报方法.通过结合遗传算法与偏最小二乘回归来进行因子筛选,对筛选后的因子采用Bootstrap方法进行检验,再建立基于偏最小二乘回归的预报模型.实例分析结果表明,该方法建立的洪水预报模型结构简单,能依据给定目标进行因子筛选,有助于克服水...     

一种基于改进BFO和RLS的模糊建模方法

为了提高非线性系统的模糊建模精度,提出了一种基于改进的菌群优化算法(IBFO)和递推最小二乘(RLS)算法的模糊建模混合学习算法。该方法采用T-S模糊系统进行函数逼近,首先用改进的菌群优化算法优化模糊模型的前提参数,然后用递推最小二乘算法优化模糊模型的后件参数,实现对模糊模型全局参数的优化。对非线性系统、煤气炉数据和气动加载系统的建模表明,该方法在逼近精度方面优于其他方法。     

基于偏最小二乘回归的焦炭热性质非线性预测模型

针对基于煤质指标预测焦炭热性质建模过程中易出现的多重共线性问题,提出应用偏最小二乘回归对焦炭热性质进行预测的建模思路.考虑到煤质指标与焦炭热性质之间复杂的非线性关系,采用拟线性化处理的方法,将煤质指标的一次效应、二次效应及交互效应作为模型输入,建立焦炭热性质预测的偏最小二乘回归模型;基于拟线性化处理的非线性偏最小二乘回归和线性偏最小二乘回归对焦炭热性质预测实例进行分析.研究结果表明:基于偏最小二乘回归方法建立的焦炭热性质预测模型是有效可行的:非线性偏最小二乘回归模型的预测精度明显比线性偏最小二乘回归模犁的预测精度高.     

基于偏最小二乘回归的鱼雷管峰压估计

采用偏最小二乘回归方法,经交叉有效性检验建立了鱼雷管峰压的回归方程.通过实验数据比较,该模型拟合精度较强,说明偏最小二乘回归是估算舰艇鱼雷发射内弹道特征参数的一种有效方法.     

一种块增量偏最小二乘算法

增量学习模型是一种有效挖掘大规模数据的数据处理技术。增量式偏最小二乘(incremental partial least square, IPLS)模型是一种基于增量技术的偏最小二乘算法改进模型,具有不错的数据降维效果,但是,IPLS模型每新增1个样本都需要对模型进行增量更新,导致模型的训练时间较长。针对这一问题,基于数据分块更新的思想提出了一种块增量偏最小二乘算法(chunk incremental partial least square, CIPLS)。CIPLS算法将样本数据划分为数个的数据块(chunk),然后再以数据块为单位对模型进行增量更新,从而大幅减少了模型的更新频率,提高了模型的学习效率。在K8版本的p53蛋白数据集和路透文本分类语料库上的对比实验表明,CIPLS算法大幅度缩短了增量式偏最小二乘模型的训练时间。     

基于偏最小二乘回归建模的探讨

从工程应用的角度介绍了一种新的回归方法-偏最小二乘回归，分析了传统最小二乘回归所不具有的特点，数值实例研究表明偏最小二乘回归能在自变量间存在强相关的情况下建立模型，介最小二乘回归不能，同时，电路成品率估计研究表明，在较少样本点的情况下，利用偏最小二乘回归模型进行成品率估计是行之有效的，其预测精度能满足实际电路设计和分析的要求，且大大扰于最小二乘回归。     

基于偏最小二乘地理元胞模型的城市生长模拟

提出了一种基于偏最小二乘回归(PLS)方法的地理元胞(cellular automata,CA)模型PLS-CA,并用来模拟城市生长和扩展.CA模型的定义涉及存在严重相关性的众多空间变量,而传统的多准则判别技术(MCE)和主成分分析(PCA)不能够彻底地解决变量相关性问题.利用偏最小二乘回归从空间变量中提取线性无关的主成分,从而获取地理元胞自动机(CA)的转换规则,在地理信息系统(GIS)环境下建立PLS-CA模型,可以优化城市生长和扩展的模拟.利用提出的PLS-CA模型,模拟了上海市嘉定区1989年与2006年城市生长和扩展情况.     

汽油辛烷值近红外光谱检测的改进极限学习机建模方法

为提高近红外光谱法检测汽油辛烷值的精度,该文提出一种汽油辛烷值近红外光谱检测的改进极限学习机(i ELM)新型建模方法。该算法融合了极限学习机算法(ELM)与基于变量投影重要性系数的改进叠加偏最小二乘回归(VIP-SPLS)模型算法,有效解决了ELM模型隐含层输出矩阵维数高和高度共线性的问题。采用该算法对汽油辛烷值的近红外光谱检测数据进行建模,发现改进极限学习机模型的精度比现有的偏最小二乘回归模型和极限学习机模型分别提高20.0%和29.3%,验证了方法的有效性。实验表明,该文方法可用于汽油辛烷值的近红外光谱检测,检测精度良好。     

混沌优化在模糊系统优化设计中的应用

在基于 T- S模型的模糊神经网络的基础上 ,提出了一种将混沌优化方法和最小二乘法相结合的优化方法。用变尺度混沌优化方法优化隶属函数参数 ,而用最小二乘法估计规则后件参数。该方法同时利用了变尺度混沌优化的快速全局搜索能力和最小二乘法的快速收敛性 ,因此网络学习速度快 ,精度高。仿真结果表明了该方法的有效性 ,所建立的模型具有良好的泛化能力。