共查询到14条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
2.
3.
在分析基本微粒群优化算法(PSO)和支持向量机(SVM)原理的基础上,采用带有末位淘汰机制的微粒群优化算法优化支持向量机的参数,建立了延迟焦化装置粗汽油干点软测量的微粒群支持向量机模型.该方法利用支持向量机结构风险最小化原则和PSO算法快速全局优化的特点,用于软测量建模.仿真实验表明:所建模型的泛化性能较好,模型具有较高的精度. 相似文献
4.
5.
6.
在压力6.0~7.0MPa,温度235~260°C,气体质量空速450~1400L/(kg·h)的实验条件下,以液体石蜡为惰性液相热载体,采用所筛选的正己烷作为超临界介质,于加压机械搅拌反应釜中,对催化剂C302-2进行了介质处于超临界状态的三相浆态床液相甲醇合成过程研究。结果表明:在低空速下,CO、CO2和H2的转化率以及甲醇出口摩尔分率均高于相应实验条件下气-固两相反应的平衡转化率及甲醇出口平衡摩尔分率,即超临界介质正己烷的引入起到反应-分离耦合作用,转移了液相甲醇合成过程可逆放热反应热力学平衡对转化率的限制,提高了合成气单程转化率及甲醇出口摩尔分率。 相似文献
7.
提出了一种基于高斯过程(GP)和偏最小二乘法(PLS)的非线性PLS方法(GP-PLS),以更加有效地处理过程非线性、多输入和数据共线性等复杂特性,提高模型的推广能力和精度。该方法首先采用PLS进行特征提取,再用GP建立PLS的内部模型,因而具有GP与PLS的优点。对工业丙烯腈生产过程丙烯腈收率软测量建模的应用表明,采用该方法建立的软测量模型在模型精度、推广能力等方面明显优于一些传统软测量建模方法,满足工业现场应用要求。 相似文献
8.
9.
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
10.
针对甲醇合成生产过程的特点和故障产生机制,将多智能体系统(MA S)技术引入到生产过程的故障诊断中,把生产过程划分为一些相对独立的组件,分派特定的诊断智能体对其进行故障诊断,通过智能体之间的协作,充分利用过程中的局部信息而给出整个过程的故障诊断结果。通过仿真实验,得到了满意的结果。 相似文献
11.
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
12.
13.
基于高斯混合模型(GMM)的语音帧谱包络转换算法容易导致转换后的语音谱包络过平滑、语音细节特征受损。通过对GMM中协方差的准确性与谱包络过平滑现象的研究,提出了一种基于预测谱偏移的自适应GMM建模方法。该方法采用平滑加权算法对目标谱的偏移进行建模,并根据语音帧信息自适应调节预测谱偏移项的比例系数,结合高斯混合模型共同实现对谱包络的转换。实验结果表明,该建模方法能够有效抑制转换后语音谱包络的失真现象,提高转换后语音的清晰度、自然度和可懂度。 相似文献