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基于核密度估计的R-Vine Copula选择及其在故障检测中的应用?
被引量：
7
1
作者
周南
李绍军
《高校化学工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期443-452,共10页
在化工过程监控领域,Vine Copula模型为描述高维复杂变量之间相依关系提供了一种新的思想,在不降维的基础上直接刻画变量之间复杂的相关关系。传统的Copula函数模型选择方法是基于赤池信息准则(Akaikeinformation criterion,AIC),但是...
在化工过程监控领域,Vine Copula模型为描述高维复杂变量之间相依关系提供了一种新的思想,在不降维的基础上直接刻画变量之间复杂的相关关系。传统的Copula函数模型选择方法是基于赤池信息准则(Akaikeinformation criterion,AIC),但是在利用AIC准则时不仅要计算Copula的密度函数,而且边缘分布的拟合效果也直接影响了AIC的取值。本文提出了基于核密度估计的R-Vine Copula (kernel estimation-based R-vine Copula, KRVC)选择方法,并将其应用在化工过程监控领域。通过核密度选择原理得到R-Vine模型,然后利用高密度区域(HDR)与密度分位数表等理论,构建非高斯态广义局部概率指标(GLP)。该方法在TE(TennesseeEastman)过程中以及醋酸脱水过程中的应用验证了KRVC方法在过程监控中的良好性能。
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关键词
过程监控
核密度估计
非线性非高斯
R-VineCopula
广义贝叶斯推断概率指标
高密度区域
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职称材料
题名
基于核密度估计的R-Vine Copula选择及其在故障检测中的应用?
被引量：
7
1
作者
周南
李绍军
机构
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
出处
《高校化学工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期443-452,共10页
基金
国家自然科学基金(21676086)
上海市自然科学基金(14ZR1410500)
文摘
在化工过程监控领域,Vine Copula模型为描述高维复杂变量之间相依关系提供了一种新的思想,在不降维的基础上直接刻画变量之间复杂的相关关系。传统的Copula函数模型选择方法是基于赤池信息准则(Akaikeinformation criterion,AIC),但是在利用AIC准则时不仅要计算Copula的密度函数,而且边缘分布的拟合效果也直接影响了AIC的取值。本文提出了基于核密度估计的R-Vine Copula (kernel estimation-based R-vine Copula, KRVC)选择方法,并将其应用在化工过程监控领域。通过核密度选择原理得到R-Vine模型,然后利用高密度区域(HDR)与密度分位数表等理论,构建非高斯态广义局部概率指标(GLP)。该方法在TE(TennesseeEastman)过程中以及醋酸脱水过程中的应用验证了KRVC方法在过程监控中的良好性能。
关键词
过程监控
核密度估计
非线性非高斯
R-VineCopula
广义贝叶斯推断概率指标
高密度区域
Keywords
process monitoring
kernel density estimation
nonlinearity and non-Gaussian
R-Vine Copula
the generalized local probability
highest density region
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
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被引量
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1
基于核密度估计的R-Vine Copula选择及其在故障检测中的应用?
周南
李绍军
《高校化学工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
7
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