基于粗差判别的参数优化自适应加权最小二乘支持向量机在PX氧化过程参数估计中的应用OA北大核心CSCDCSTPCD
Adaptive weighted least square support vector machine regression with gross error detection and its application to estimate kinetic parameters for industrial oxidation of p-xylene
针对软测量建模过程中数据可能存在粗大误差以及粗差数据对模型的性能产生的影响,提出了一种基于粗差判别的自适应加权最小二乘支持向量机回归方法(WLS-SVM).该方法首先根据3δ法则检测出样本中的显著误差并加以剔除,然后根据样本误差的大小自适应地调整权值,使得非显著误差对模型性能的影响大大降低.另外,由于最小二乘支持向量机的正则化参数和核宽度参数对模型的拟合精度和泛化能力有较大的影响,一般依靠经验和试算的方法进行估计,耗时且不准确,本文将模型的参数作…查看全部>>
The presence of gross errors can corrupt a model's performance,giving undesirable results. A novel weighted least square support vector machine regression (WLS-SVM) is proposed,which combines gross error detection and adaptive weight value for the training sample. First,the 3δ principle is applied to detect the gross error. Second,the initial weight is obtained according to the fitting error of each sample. Then,an adaptive immune algorithm (AIGA) is applied…查看全部>>
陶莉莉;钟伟民;罗娜;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华东理工大学自动化系,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
粗差加权最小二乘支持向量机免疫算法PX氧化过程建模
gross errorweighted least square support vector machineimmune algorithmP-xylene oxidation model
《化工学报》 2012 (12)
化工生产过程的智能健康诊断与动态优化运行技术
3943-3950,8
国家重点基础研究发展计划项目(2012CB720500)国家自然科学基金项目重点基金(U1162202)国家自然科学基金项目(61174118)上海市重点学科建设项目(B504).
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