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偏最小二乘Kriging模型辅助的高效全局优化方法
被引量：
1
1
作者
彭行坤
马义中
林成龙
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2023年第7期2376-2384,共9页
针对昂贵约束优化问题中因超参数过多引发的维数灾难及优化效率不高问题,提出一种新的偏最小二乘Kriging模型辅助的高效全局优化方法。该方法通过偏最小二乘核函数提升Kriging模型建模效率,构建两种偏最小二乘权期望填充准则实现模型的...
针对昂贵约束优化问题中因超参数过多引发的维数灾难及优化效率不高问题,提出一种新的偏最小二乘Kriging模型辅助的高效全局优化方法。该方法通过偏最小二乘核函数提升Kriging模型建模效率,构建两种偏最小二乘权期望填充准则实现模型的自适应调整及高效全局优化。测试函数及工程实例结果表明,所提方法可有效减少超参数计算量,提升昂贵约束优化问题求解效率。尤其在高维问题中,所提方法在解的收敛速度,稳健性及精度方面均具有优势。
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关键词
KRIGING模型
偏
最小
二乘
核
函数
偏
最小
二乘
期望改进准则
可行性概率
高效全局优化方法
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职称材料
废水处理过程的KPLS-GPR软测量建模
被引量：
1
2
作者
刘鸿斌
杨冲
《江苏大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
北大核心
2020年第5期580-587,共8页
采取基于核函数偏最小二乘法的高斯过程回归模型(KPLS-GPR),对复杂的造纸废水处理过程中出水化学需氧量(COD)和出水悬浮固形物(SS)质量浓度进行预测.首先,采用KPLS的潜变量作为预测模型的输入变量,以降低数据维度,优化数据结构;其次,建...
采取基于核函数偏最小二乘法的高斯过程回归模型(KPLS-GPR),对复杂的造纸废水处理过程中出水化学需氧量(COD)和出水悬浮固形物(SS)质量浓度进行预测.首先,采用KPLS的潜变量作为预测模型的输入变量,以降低数据维度,优化数据结构;其次,建立潜变量与输出变量的GPR回归模型.基于某工厂造纸废水数据进行仿真试验,引入人工神经网络(ANN)、基于偏最小二乘潜变量的预测模型(PLS-ANN)及基于核函数偏最小二乘潜变量的预测模型(KPLS-ANN)作为对比.试验结果表明:KPLS潜变量对预测模型有明显的优化效果,在这些模型中KPLS-GPR预测精度最高;对于出水COD和SS质量浓度的预测,KPLS-GPR的决定系数分别为0.575和0.610,相比于常规预测模型,决定系数可分别提升36.90%和43.87%.
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关键词
废水处理过程
潜变量模型
核函数偏最小二乘
高斯过程回归
软测量
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职称材料
题名
偏最小二乘Kriging模型辅助的高效全局优化方法
被引量：
1
1
作者
彭行坤
马义中
林成龙
机构
南京理工大学经济管理学院
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2023年第7期2376-2384,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(71871119,71931006,71771121)。
文摘
针对昂贵约束优化问题中因超参数过多引发的维数灾难及优化效率不高问题,提出一种新的偏最小二乘Kriging模型辅助的高效全局优化方法。该方法通过偏最小二乘核函数提升Kriging模型建模效率,构建两种偏最小二乘权期望填充准则实现模型的自适应调整及高效全局优化。测试函数及工程实例结果表明,所提方法可有效减少超参数计算量,提升昂贵约束优化问题求解效率。尤其在高维问题中,所提方法在解的收敛速度,稳健性及精度方面均具有优势。
关键词
KRIGING模型
偏
最小
二乘
核
函数
偏
最小
二乘
期望改进准则
可行性概率
高效全局优化方法
Keywords
Kriging model
partial least squares kernel function
partial least squares expected improvement criterion
probability of feasibility
efficient global optimization method
分类号
O212.2 [理学—概率论与数理统计]
N945.15 [自然科学总论—系统科学]
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职称材料
题名
废水处理过程的KPLS-GPR软测量建模
被引量：
1
2
作者
刘鸿斌
杨冲
机构
南京林业大学江苏省林业资源高效加工利用协同创新中心
出处
《江苏大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
北大核心
2020年第5期580-587,共8页
基金
南京林业大学高层次人才科研启动基金资助项目(GXL029)。
文摘
采取基于核函数偏最小二乘法的高斯过程回归模型(KPLS-GPR),对复杂的造纸废水处理过程中出水化学需氧量(COD)和出水悬浮固形物(SS)质量浓度进行预测.首先,采用KPLS的潜变量作为预测模型的输入变量,以降低数据维度,优化数据结构;其次,建立潜变量与输出变量的GPR回归模型.基于某工厂造纸废水数据进行仿真试验,引入人工神经网络(ANN)、基于偏最小二乘潜变量的预测模型(PLS-ANN)及基于核函数偏最小二乘潜变量的预测模型(KPLS-ANN)作为对比.试验结果表明:KPLS潜变量对预测模型有明显的优化效果,在这些模型中KPLS-GPR预测精度最高;对于出水COD和SS质量浓度的预测,KPLS-GPR的决定系数分别为0.575和0.610,相比于常规预测模型,决定系数可分别提升36.90%和43.87%.
关键词
废水处理过程
潜变量模型
核函数偏最小二乘
高斯过程回归
软测量
Keywords
wastewater treatment process
latent variable model
kernel partial least squares
Gaussian processes regression
soft sensor
分类号
X703 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
偏最小二乘Kriging模型辅助的高效全局优化方法
彭行坤
马义中
林成龙
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2023
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
废水处理过程的KPLS-GPR软测量建模
刘鸿斌
杨冲
《江苏大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
北大核心
2020
1
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职称材料
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