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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

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吴菁 1,2   刘乙奇 1,3   刘坚 4   黄道平 1 *   邱禹 1   于广平 4  
文摘 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 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 化工学报 ,2019,70(4):1472-1484 【核心库】
DOI 10.11949/j.issn.0438-1157.20181240
关键词 软测量 ; 污水处理 ; 多核 ; 相关向量机 ; 时差建模
地址

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

语种 中文
文献类型 研究性论文
ISSN 0438-1157
学科 自动化技术、计算机技术
基金 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
文献收藏号 CSCD:6503583

参考文献 共 32 共2页

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引证文献 6

1 张研 地震震级预测的相关向量机模型 世界地震工程,2020,36(1):212-221
被引 2

2 刘聪 基于互信息稀疏自编码的青霉素发酵过程软测量建模 南京理工大学学报. 自然科学版,2020,44(5):590-597
被引 0 次

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