一种基于时序误差补偿的动态软测量建模方法OA北大核心CSCDCSTPCD
Dynamic soft sensor modeling based on time series error compensation
针对目前静态软测量建模方法无法反映工业过程动态信息,造成预测模型精度低、鲁棒性差等问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)和自回归-滑动平均模型(ARMA)的软测量建模方法.首先,建立了基于LS-SVM的软测量模型,利用ARMA模型对预测误差的动态估计,通过增加动态校正环节,实现了对静态模型的动态校正以改善系统动态响应特性.最后将上述方法用于乙烯精馏过程中乙烷浓度的软测量建模,仿真结果表明:与单一使用LSSVM模型相比,该方法具有跟…查看全部>>
杜文莉;官振强;钱锋
华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海,200237华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海,200237华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海,200237
信息技术与安全科学
最小二乘支持向量机ARMA模型软测量时间序列动态校正
least square SVMARMA modelsoft sensortime seriesdynamic correction
《化工学报》 2010 (2)
基于多源信息融合的工业过程动态软测量方法研究及应用
439-443,5
国家自然科学基金项目(606253202,60704028)国家重点基础研究发展计划项目(2009CB320603)长江学者和创新团队发展计划项目(IRT0721)高等学校学科创新引智计划项目(B08021)上海市重点学科建设项目(B504)上海市科技启明星计划项目(08QA14021).
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