基于动态多核相关向量机的软测量建模研究
Study on the soft sensor of multi-kernel relevance vector machine based on time difference
查看参考文献32篇
文摘
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针对污水处理过程中存在的多变量耦合、强非线性以及参数时变等问题,提出基于多核学习相关向量机的软测量建模方法,并采用粒子群算法对多核权重以及核参数进行优化。同时,引入时间差分(time difference)方法改进多核相关向量机的动态特性。为了验证所提模型的有效性,通过一仿真案例与单核相关向量机、多层前馈神经网络和基于遗传算法的支持向量机进行对比研究。结果表明,所提模型具有更好的预测效果。最后,对模型的鲁棒性在数据漂移和异常的场景下进行了讨论。 |
其他语种文摘
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Considering the characteristics of strong multivariable coupling,significant non-linearity and parameter time-varying in the wastewater treatment processes,a multi-kernel relevance vector machine (MRVM) is proposed for soft-sensor modeling.Particle swarm optimization algorithm is further used to optimize multi-kernel weights and kernel parameters.Meanwhile,the time difference (TD) method is introduced to improve the dynamic characteristics of MRVM.The proposed model was demonstrated through a WWTP simulated case study by comparison with relevance vector machine (RVM) with a single kernel,back propagation (BP) neural network and the genetic algorithm-based support vector machine (GA-SVM).Results showed that the proposed model achieved better prediction accuracy.Finally,the robustness of the models is discussed in the context of data drift and anomalies. |
来源
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化工学报
,2019,70(4):1472-1484 【核心库】
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DOI
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10.11949/j.issn.0438-1157.20181240
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关键词
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软测量
;
污水处理
;
多核
;
相关向量机
;
时差建模
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地址
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1.
华南理工大学自动化科学与工程学院, 广东, 广州, 510640
2.
贵州民族大学数据科学与信息工程学院, 贵州, 贵阳, 550025
3.
浙江大学, 工业控制技术国家重点实验室, 浙江, 杭州, 310027
4.
广州中国科学院沈阳自动化研究所分所, 广东, 广州, 511458
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语种
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中文 |
文献类型
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研究性论文 |
ISSN
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0438-1157 |
学科
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自动化技术、计算机技术 |
基金
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国家自然科学基金项目
;
广东省科技计划项目
;
2017中央高校基本科研业务资助项目一面上项目
;
广东省广州市科技计划项目
;
工业控制技术国家重点实验室课题
;
贵州省科技厅联合基金项目
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文献收藏号
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CSCD:6503583
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参考文献 共
32
共2页
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