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介绍了核函数方法的基本原理及两种核函数统计建模方法;提出了用核函数PLS与核函数PCR建立工业丙烯腈生产过程丙烯腈收率软测量模型,以便更有效地处理过程非线性、多输入和数据共线性等复杂特性。对比研究发现,基于核函数方法的软测量模型要优于线性统计模型,而核函数PLS模型性能优于核函数PCR。 相似文献
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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
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提出了基于核函数主元分析(PCA)方法提取变量的特征信息以有效处理非线性数据,并在此基础上进行软测量建模的方法。利用该方法建立了工业萘初馏塔酚油含萘量软测量模型,工业应用结果表明了该方法的有效性和优越性。 相似文献
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提出一种改进算法,用来解决现有最小二乘支持向量机方法在处理大规模样本软测量建模问题时出现的模型结构复杂、失去支持向量稀疏性且正规化参数和核参数难以确定等问题。对样本集进行预处理,通过计算样本间欧氏距离进行样本相似程度分析,去除样本集中1/3的样本以简化支持向量机模型结构并提高计算速度。定义了一种混沌映射构成混沌系统并分析了其遍历性。应用改进的混沌优化算法优化最小二乘支持向量机模型参数以提高模型的拟合精度和泛化能力。将改进算法用于丙烯腈收率软测量建模中,仿真实验结果表明:模型精度较高,泛化性能好,满足现场测量要求。 相似文献
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针对污水处理过程高度非线性及强耦合性的特点,基于多个模型的组合可以提高模型精度和鲁棒性的思想,提出了一种基于
模糊核聚类的多最小二乘支持向量机的软测量建模方法。该方法根据不同工况使用模糊核聚类算法对输入数据进行聚类划分,针对
每个聚类子集用最小二乘支持向量机方法建立子模型,最终通过子模型切换策略得到系统输出。在污水处理过程仿真平台展开验证
工作,对生化需氧量BOD的软测量进行建模,获得了良好的实验结果。 相似文献
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针对工业过程中广泛存在的信息不确定性、信息传递的时滞特性以及过程本身的非线性和动态特性,研究了基于不确定数据信息的生产过程系统级建模与过程变量的状态预测方法;提出基于小波互信息的信息传递时延估计方法,建立了概率时延符号有向图模型;采用组合预测方法,实现生产过程中关键变量实时状态的准确预测。在空分过程中进行了应用研究,初步结果表明该方法具有良好的预测精度、实用有效,具有应用推广前景。 相似文献
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对连续催化重整反应器结焦含量软测量问题进行了研究。首先从工艺机理分析出发,找出了影响结焦含量的主要参数,初步确定软测量建模辅助变量,并采用BP算法进行神经网络,建立结焦含量软测量模型。然后采用PLS-BP算法重新认识,得到新的结焦含量软测量模型,以改进模型结构。最后对模型校正后在现场使用,结果表明测量结果令人满意。 相似文献
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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
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目的:采用偏最小二乘法探讨亚健康状态的判识模型。方法:采用偏最小二乘法进行建模、预测,对亚健康状态进行判别,统计判别的准确率;在逐步回归变量筛选后再次进行预测,观察判别准确率的变化情况。结果:基于偏最小二乘法建立的亚健康判识模型对亚健康状态的预测准确率为89.47%,经变量筛选后,预测准确率提高至92.10%。结论:偏最小二乘法在亚健康状态的模型判别中具有较高的准确性,在亚健康建模的研究中有一定的参考价值。基于变量筛选后预测准确率的变化,从量表优化的角度来看,偏最小二乘法也可以为变量的精简提供一定的依据。 相似文献
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一种基于近红外的红参药材质量快速评价方法 总被引:1,自引:0,他引:1
目的应用近红外(NIR)光谱技术和化学计量学方法建立红参药材质量评价的新方法。方法对红参同时进行原料定性鉴别和水分含量检测。将样品NIR光谱同标准光谱库相比较,计算相似度匹配值。以传统的干燥失重法(LOD)为参照方法,应用相关光谱法进行波长选择和多重散射校正(MSC)方法进行光谱预处理,采用偏最小二乘(PLS)回归方法建立NIR光谱预测水分含量的校正模型。结果NIR光谱库可正确区别红参和伪品;最优PLS校正模型相关系数为0.9997。结论此方法快速、准确,可用于中药生产企业的原料药材质量控制。 相似文献
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偏最小二乘回归及其应用 总被引:21,自引:1,他引:20
目的:研究用于多重共线性严重,尤其解释变量个数多、样本量少数据资料的一种新的稳健统计分析方法:偏最小二乘(partial least square,PLS).方法:采用实证方式比较PLS与一般最小二乘(ordinary least square,OLS)逐步回归的优劣.结果:实例分析表明,PLS对数据的拟合度和预测精度均优于另一个常用于处理多重共线性的统计方法:OLS逐步回归.结论:PLS是一种数据“软”建模的稳健统计方法.它无需剔除任何解释变量或样本点,具有简单稳健、易于定性解释、预测精度较高等优点,通常用于数据探索性分析,或处理多重共线性严重资料,尤其当解释变量个数宏、样本量小时很有效;其缺点主要是无法对解释变量与反应变量之间的关系作出精确的定量解释. 相似文献
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目的采用近红外光谱法对阿咖酚散3种有效成分质量分数进行快速测定。方法以高效液相色谱法测定值作为参照,采用近红外漫反射光谱技术采集阿咖酚散药粉的近红外光谱,结合偏最小二乘法建立有效成分质量分数快速测定的方法;同时与高效液相色谱法的含量测定结果进行比较。结果对乙酰氨基酚、咖啡因、阿司匹林3种成分定量模型的验证集预测值平均相对偏差分别为1.79%、3.67%、2.47%。结论该方法准确、快速、简便,可作为生产过程中质量检测和质量控制的方法。 相似文献
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目的 通过考察近红外光谱法对腰痛宁胶囊粉末中士的宁、马钱子碱和麻黄碱的检测,探索一种腰痛宁胶囊生产过程中的快速检测方法。方法 采集不同批号腰痛宁胶囊药粉进行近红外光谱检测,以偏最小二乘法建立校正模型,通过该模型与测得的近红外光谱对腰痛宁胶囊中主要成分进行检测。结果 经过预处理后的近红外光谱数据与样品中的士的宁、马钱子碱、麻黄碱数据呈现明显的线性关系,各指标的相关系数分别为0.924、0.944、0.874。预测均方差(RMSEP)分别为0.03、0.06、0.02。结论 近红外光谱法能快速检测腰痛宁胶囊粉末中士的宁、马钱子碱,可以指导生产过程中的质量控制。 相似文献