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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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提出了一种通过调整减法聚类半径优选模糊规则的软测量建模方法。首先用减法聚类建立T—S模糊模型,然后通过调整聚类半径优选模糊规则数,以取得具有良好泛化性能的模型,之后利用梯度下降混合最小二乘算法精调参数。最后用该方法对初馏塔石脑油干点进行软测量建模,结果表明能较快确定优化模型,并能满足软测量建模精度要求。 相似文献
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细乳液法制备聚硅氧烷-Ag纳米复合微球及其抗菌性 总被引:1,自引:0,他引:1
模糊建模是一种有效的非线性系统建模方法,因为非线性系统的复杂性,仍有很多问题难以处理。针对T-S模糊模型,提出了一种改进的建模及优化方法。首先,将快速搜索密度峰聚类和模糊C均值聚类(FCM)算法相结合,使用快速搜索密度峰聚类算法找到聚类个数和初始聚类中心后,再用FCM算法进行聚类;然后,通过最小二乘法辨识结论参数得到初始T-S模糊模型,使用改进的差分进化(DE)算法整体优化模型的结构和参数,获得最终的T-S模型;最后,选择代表性实例,使用MATLAB程序进行仿真分析和比较,验证了本文方法能有效提高T-S模糊模型的辨识精度和速度。 相似文献
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针对化工生产过程中软测量模型估计精度的问题,提出了一种基于多知识库挖掘理论的带监督的局部保持投影(SLPP)方法。该方法用SLPP算法对输入数据空间进行类与类之间的降维,得到不同的类别转换矩阵和不同的类别多知识库,最后融合支持向量机自适应地实现组合建模。仿真结果表明:该建模方法用于双酚A含量的软测量建模中,较传统多模型方法可以更加合理地加权得到子模型,提高了模型估计精度,具有更强的泛化能力。 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
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目的:为基因表达数据的聚类提供方法学参考.方法:提出了一种小波去噪与模糊聚类集成算法结合起来进行聚类的新算法对酵母细胞的基因表达数据进行聚类,并同模糊聚类集成算法进行比较分析.结果:采用Micro-precision方法对新算法和模糊聚类集成算法进行评价.结果表明本文提出的算法具有较高的聚类精度,并且聚类精度高于模糊聚类集成算法.结论:利用本文提出的算法对基因表达数据具有较好的聚类效果. 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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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
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提出了一种DEA 与PSO相结合的混合算法,即用DEA算法对PSO中适应值较差的粒子群进行重组和优化。将此混合算法与PSO算法同时用于一些常见测试函数的优化问题,通过对比表明:与PSO算法相比,DEA-PSO混合算法的优化效果更佳。用DEA-PSO混合算法训练神经网络,并将其用于丙烯腈收率软测量建模,结果显示了该混合算法在丙烯腈软测量建模中的可行性与有效性。 相似文献
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模糊C均值(FCM)聚类是一种常用的聚类方法,在工业应用时,常因数据的强噪声和非线性导致聚类效果不够理想。提出了一种密度加权、核理论和可能性模糊C均值聚类(PFCM)相结合的聚类方法。该方法采用核函数,将数据映射到线性空间进行聚类分析,消除非线性影响;通过引入点密度概念,加快算法迭代,增强可分性,提高聚类准确率。将该聚类算法用于污水处理过程的故障检测,结果表明该方法不仅能解决非线性问题,而且能有效加快收敛速度。 相似文献