检索结果-内蒙古大学图书馆

智能系统学报 2016年第5期11卷 670-679页

作者：刘欢王骏邓赵红王士同江南大学数字媒体学院江苏无锡214122

切换回归算法FCR的性能容易受到噪声点以及离群点的影响,同时该算法对于复杂数据的处理能力较差。对此,文中提出一种基于堆叠隐空间的模糊C回归算法。该算法将基于ELM特征映射技术,利用主成分分析进行特征提取,再结合多层前馈神经网络... 详细信息

切换回归算法FCR的性能容易受到噪声点以及离群点的影响,同时该算法对于复杂数据的处理能力较差。对此,文中提出一种基于堆叠隐空间的模糊C回归算法。该算法将基于ELM特征映射技术,利用主成分分析进行特征提取,再结合多层前馈神经网络学习结构对隐空间进行多次扩展和压缩。实验结果表明,该算法具有更好的抗噪性能,对模糊指数的变化不敏感,同时在处理复杂数据以及在多模型建模中更加精确、高效、稳定。

关键词：隐空间映射极限学习机主成分分析模糊C回归算法多层神经网络多模型建模

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汽轮机热耗率多模型建模方法研究

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计量学报 2015年第3期36卷 251-255页

作者：牛培峰刘超李国强马云飞陈贵林张先臣燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004 国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心河北秦皇岛066004

针对汽轮机热耗率难以准确计算的问题，提出了核模糊C均值与混合蛙跳算法优化最小二乘支持向量机（LS—SVM）的汽轮机热耗率多模型建模方法，用来计算不同工况下的热耗率。该方法利用核模糊C均值算法对热耗率数据聚类，采用5折交叉验证... 详细信息

针对汽轮机热耗率难以准确计算的问题，提出了核模糊C均值与混合蛙跳算法优化最小二乘支持向量机（LS—SVM）的汽轮机热耗率多模型建模方法，用来计算不同工况下的热耗率。该方法利用核模糊C均值算法对热耗率数据聚类，采用5折交叉验证平均误差作为LS—SVM参数选择的适应度值，利用混合蛙跳算法优化参数并建立局部模型，采用开关切换得到模型输出，以此实现热耗率的多模型建模。与单一的LS—SVM模型和BP网络热耗率预测模型比较，结果表明该多模型方法有更高的预测精确和更好的泛化能力，能更准确地计算汽轮机热耗率。

关键词：计量学汽轮机热耗率混合蛙跳算法多模型建模最小二乘支持向量机核模糊c均值

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基于聚类与加权连接的锅炉NOx排放量多模型建模

基于聚类与加权连接的锅炉NOx排放量多模型建模

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第27届中国过程控制会议（CPCC2016）

作者：朱钰森金晓明张泉灵浙江大学控制科学与工程学院

针对热电锅炉燃烧过程存在非线性、多工况、多耦合等特点,提出了一种模糊C均值聚类、最小二乘支持向量机和加权连接(FCM-LSSVM-WC)相结合的多模型建模方法。该方法根据输入变量对输出变量的影响程度来评价样本之间的差异性,利用限幅处理... 详细信息

针对热电锅炉燃烧过程存在非线性、多工况、多耦合等特点,提出了一种模糊C均值聚类、最小二乘支持向量机和加权连接(FCM-LSSVM-WC)相结合的多模型建模方法。该方法根据输入变量对输出变量的影响程度来评价样本之间的差异性,利用限幅处理的BP神经网络计算平均影响值(MIV),并以此作为FCM聚类过程与多模型连接的权系数,从而保证了建模过程的连贯性与统一性。以循环流化床(CFB)锅炉为例开展燃烧过程NOx排放量的建模仿真研究,结果表明:与偏最小二乘算法(PLS)、LSSVM算法、FCM-LSSVM算法、仿射传播-最小二乘支持向量机(AP-LSSVM)算法相比,该建模方法能够在保证泛化精度的同时,具有更好的跟踪预测能力。

关键词：多模型建模 LSSVM 最小二乘支持向量机 NOx

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基于主动半监督聚类的焦炉温度多模型建模方法

基于主动半监督聚类的焦炉温度多模型建模方法

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第27届中国过程控制会议（CPCC2016）

作者：雷琪刘子豪李泽中吴敏中南大学信息科学与工程学院中国地质大学(武汉)自动化学院

针对焦炉加热燃烧过程中工况变化范围大、非线性强的特点,提出基于主动半监督聚类的焦炉温度建模方法。引入成对约束和主动学习策略,提出了一种主动半监督仿射传播聚类方法,建立基于工况相似度和确信度的成对约束标准指标,运用主动学习... 详细信息

针对焦炉加热燃烧过程中工况变化范围大、非线性强的特点,提出基于主动半监督聚类的焦炉温度建模方法。引入成对约束和主动学习策略,提出了一种主动半监督仿射传播聚类方法,建立基于工况相似度和确信度的成对约束标准指标,运用主动学习方法,从工业过程数据集中获得数据点之间的约束关系以调整数据点之间的相似度,使得聚类的结果更加符合焦炉加热燃烧过程工况特性;采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法对每个子类进行建模,并通过模型置信度获得模型的权值因子,对各子模型的输出进行融合,最终获得工况大范围变化情况下焦炉温度模型。

关键词：焦炉加热燃烧过程多模型建模半监督聚类

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基于局部加权PLS算法的多模型在线建模研究

基于局部加权PLS算法的多模型在线建模研究

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作者：薛明晨江南大学

学位级别：硕士

在化工生产过程中,存在一些与产品质量密切相关的过程变量,它们反映着实际生产过程中的一些重要特性和指标,必须加以监控,而这些过程变量由于检测技术或者费用上的局限,往往没有合适的在线仪器去直接快速测量,所以建立高精度的模型显得... 详细信息

在化工生产过程中,存在一些与产品质量密切相关的过程变量,它们反映着实际生产过程中的一些重要特性和指标,必须加以监控,而这些过程变量由于检测技术或者费用上的局限,往往没有合适的在线仪器去直接快速测量,所以建立高精度的模型显得十分重要。对于高度非线性、动态和多工作点的工业过程,一般的非线性在线建模方法可能会出现模型的过程特性不匹配、外推性能较差等局限,为描述这一类特征的过程,通常采取多模型建模的方法。本文以贝叶斯分类器和局部加权偏最小二乘(Locally Weighted Partial Least Squares,LWPLS)算法为基础,并采用期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法来辨识半监督学习情况下LWPLS模型的参数,进行了建模算法的研究。针对田纳西-伊斯曼(Tennessee-Eastman,TE)过程具有的高度非线性、时变及多个操作模式等特征,将此过程各种操作模式下的训练数据放入不同数据库中,利用贝叶斯分类器对在线测得的数据进行分类;进一步采用即时(Just-In-Time,JIT)建模思想,基于LWPLS建立相应的在线局部模型;并将贝叶斯分类器得到的测试数据属于各个数据库的后验概率作为加权系数,对得到的局部模型的预测结果进行融合输出。仿真结果表明了算法的有效性和较高的预测精度。考虑部分实际化工生产过程中出现有标签样本数量较少这一问题,基于EM算法提出一种半监督学习的LWPLS在线软测量建模方法。首先,将过程收集到的有标签及无标签训练样本放入同一数据库中;然后,对于在线测得的新数据点,计算其与数据库中各样本点之间的相似度,将其作为各数据点的权重;最后,建立半监督LWPLS在线软测量模型,并采用EM算法估计模型的参数,得到模型的在线预测输出。通过对脱丁烷塔过程的仿真研究,验证了所提方法具有良好的预测精度和泛化性能。在半监督学习理论框架下,结合生产过程的多工况特征,进行了半监督LWPLS的多模型建模算法研究。将新来数据的模型归属和各子模型的主成分向量作为EM算法中的隐含变量进行半监督LWPLS子模型参数的辨识。选取脱丁烷塔作为半监督学习情形下的多模型建模仿真实例,基于EM算法建立半监督LWPLS的在线多模型。仿真结果进一步表明本文方法具有良好的建模效果,对于处理有标签样本较少的多操作点工业过程建模问题具有非常实用的参考价值。

关键词：贝叶斯分类器局部加权偏最小二乘多模型建模期望最大化算法半监督学习

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基于相关分析与最小二乘支持向量机的TE过程多模型建模

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计算机测量与控制 2015年第1期23卷 60-63页

作者：胡蓓蓓李丽娟熊路南京工业大学自动化与电气工程学院南京211816

针对TE化工过程高度非线性、复杂性的特点,文章提出了一种基于相关分析和最小二乘支持向量机对TE过程进行多模型建模方法,以提高模型性能;首先对TE过程采用相关分析法划分为3个子系统,对每个子系统分别采用基于C-均值聚类的最小二乘支... 详细信息

针对TE化工过程高度非线性、复杂性的特点,文章提出了一种基于相关分析和最小二乘支持向量机对TE过程进行多模型建模方法,以提高模型性能;首先对TE过程采用相关分析法划分为3个子系统,对每个子系统分别采用基于C-均值聚类的最小二乘支持向量机建模和基于K均值聚类的最小二乘支持向量机多模型建模;实验表明,基于K均值聚类的多模型建模能简化计算、提高模型精度、并且能更好的预测模型输出。

关键词： TE过程相关分析最小二乘支持向量机多模型建模

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基于多模型BO-LightGBM的城市固废焚烧过程炉膛温度模型

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控制工程 2025年

作者：侯静周秀燕片锦香汤健沈阳建筑大学电气与控制工程学院北京工业大学信息科学技术学院

城市固废焚烧可以实现固废的资源化、无害化、减量化处理，是当前十分有效的固废处理方式。炉膛温度是固废焚烧过程的关键控制变量，是有害成分充分分解、焚烧过程高效稳定运行的关键。建立精确的炉膛温度模型是实现炉膛温度控制的前提... 详细信息

城市固废焚烧可以实现固废的资源化、无害化、减量化处理，是当前十分有效的固废处理方式。炉膛温度是固废焚烧过程的关键控制变量，是有害成分充分分解、焚烧过程高效稳定运行的关键。建立精确的炉膛温度模型是实现炉膛温度控制的前提。但城市固废焚烧过程机理复杂、变量与不确定因素众多，难以建立精确的炉膛温度模型。为提高炉膛温度模型精度与泛化能力，采用基于多模型切换策略和轻型梯度提升机算法对炉膛温度进行建模，并采用改进的模糊聚类算法进行多模型子数据集的划分，通过贝叶斯优化算法完成模型超参数寻优。使用测试集数据对模型进行误差分析，结果表明所提出的炉膛温度模型具有良好的建模效果。

关键词：城市固废焚烧炉膛温度多模型建模轻型梯度提升机模糊C均值聚类

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多模型建模与稳定性研究

多模型建模与稳定性研究

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作者：伍光宇西安理工大学

学位级别：硕士

现代控制系统往往存在随机的时间滞后、不确定的系统参数、以及网络传输延时和丢包等问题,建立复杂系统全局模型十分困难。多模型方法可在一定程度上克服上述问题。本文主要的研究内容如下:　　1、T-S多模型的建模。首先,通过自组织方... 详细信息

现代控制系统往往存在随机的时间滞后、不确定的系统参数、以及网络传输延时和丢包等问题,建立复杂系统全局模型十分困难。多模型方法可在一定程度上克服上述问题。本文主要的研究内容如下:　　1、T-S多模型的建模。首先,通过自组织方法对输入空间进行在线划分,并在线优化子空间的形状和分布,然后根据误差准则判断是否生成新子空间。最后,通过RLS在线辨识子模型参数。　　2、聚类划分。对FCM的输入进行特征加权得到WFCM算法,利用FCM递推算法在线调整聚类的中心,在PCM的目标函数中引入划分熵,使其对噪声鲁棒。　　3、LSSVM回归。利用矢量基准则稀疏化样本集,根据Lagrange乘子大小对样本进行加权得到了加权LSSVM算法,推导了LSSVM的递推形式用于在线建模。　　4、T-S模糊系统的稳定性分析。考虑输入是全交叠划分,已知激励强度或其乘积的上界,及采用阶梯形隶属度函数的情形下,引入一些辅助矩阵变量或方程后,运用LMI方法讨论系统稳定性。

关键词：多模型建模在线辨识聚类划分支持向量机回归稳定性分析

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基于事件触发机制的高速列车多模型广义预测控制方法

基于事件触发机制的高速列车多模型广义预测控制方法

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作者：彭汉舟华东交通大学

学位级别：硕士

高速列车运行过程具有较强非线性特征且包含大量随机信息,将对高速列车运行过程建模与控制造成较大影响。预测控制因其具有对系统模型的兼容性,强稳定性等优势被广泛应用。然而,当高速列车运行于稳态工况时,传统预测控制策略仍需周期性... 详细信息

高速列车运行过程具有较强非线性特征且包含大量随机信息,将对高速列车运行过程建模与控制造成较大影响。预测控制因其具有对系统模型的兼容性,强稳定性等优势被广泛应用。然而,当高速列车运行于稳态工况时,传统预测控制策略仍需周期性频繁采样,这将导致控制器进行大量冗余计算延缓控制器的响应速度从而影响高速列车安全、高效运行。为克服传统预测控制存在的上述缺陷并提升控制器算力;本文借助事件触发机制将多模型思想与事件触发广义预测控制器相结合。实验结果表明了该控制器在保证控制精度的前提下提升了控制器的响应速度。具体研究如下:1.详细分析高速列车动力学特性并建立机理模型,为数据驱动建模和设计事件触发广义预测控制器控制提供理论支撑。2.针对高速列车运行时采用广义预测控制会导致计算量增大的问题,本文提出了基于事件触发机制的高速列车广义预测控制方法。在该方法中先根据系统的状态误差推导稳定性,再根据误差上限来确定事件触发条件。借助事件触发机制,系统仅在满足触发条件时才会进行辨识与滚动优化,以此减少冗余的优化操作,同时提高系统的动态响应速度。基于CRH380B高速列车真实数据的仿真结果验证了理论分析的正确性。3.本文针对被控对象在运行时的非线性特性,基于列车运行的实时数据采用减法聚类算法确定子模型的最佳个数;并在子模型的工作平衡点附近利用带有遗忘因子的最小二乘法将非线性模型线性化后建立线性模型;再根据多模型思想设置误差最小的模型切换策略,最后将上述多模型思想与事件触发广义预测控制器相结合,设计基于事件触发机制的高速列车多模型广义预测控制器。基于CRH380B高速列车真实数据的仿真结果验证了理论分析的正确性。

关键词：高速列车事件触发控制多模型建模广义预测控制速度跟踪

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汽轮机热耗率多模型建模方法研究

汽轮机热耗率多模型建模方法研究

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2014年全国几何量精密测量技术学术交流会

作者：牛培峰刘超李国强马云飞陈贵林张先臣燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004 国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心河北秦皇岛066004 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004

汽轮机组的热耗率是衡量火电机组运行经济性的重要技术指标，降低机组的热耗率在建立发电厂安全、经济、可靠运行系统以及在电力市场化，竞价上网的成本核算体系中有重要的指导作用。针对汽轮机热耗率难以准确计算的问题,提出了核模糊c... 详细信息

汽轮机组的热耗率是衡量火电机组运行经济性的重要技术指标，降低机组的热耗率在建立发电厂安全、经济、可靠运行系统以及在电力市场化，竞价上网的成本核算体系中有重要的指导作用。针对汽轮机热耗率难以准确计算的问题,提出了核模糊c均值与混合蛙跳算法优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的汽轮机热耗率多模型建模方法,用来计算不同工况下的热耗率.该方法利用该模糊c均值算法对热耗率数据聚类,采用5折交叉验证平均误差作为LS-SVM参数选择的适应度值,利用混合蛙跳算法优化参数并建立局部模型,采用开关切换得到模型输出,以此实现热耗率的多模型建模.与单一的LS-SVM模型和BP网络热耗率预测模型比较,结果表明该多模型方法有更高的预测精确和更好的泛化能力,能更准确地计算汽轮机热耗率.

关键词：火力发电厂汽轮机热耗率计算多模型建模最小二乘支持向量机核模糊c均值混合蛙跳算法

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