基于优化特征选择的污水处理过程BOD神经网络软测量模型

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作者 杜先君 柴俊伟 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第6期85-91,共7页

针对污水处理过程中出水生化需氧量(BOD)难以在线准确测量的问题,提出一种基于随机森林(RF)重要性评估与改进海鸥算法(ISOA)优化长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的软测量方法对出水BOD进行预测.利用随机森林算法对影响出水BOD的预测因... 针对污水处理过程中出水生化需氧量(BOD)难以在线准确测量的问题,提出一种基于随机森林(RF)重要性评估与改进海鸥算法(ISOA)优化长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的软测量方法对出水BOD进行预测.利用随机森林算法对影响出水BOD的预测因子进行重要性评估,筛选出重要性评分较高的预测因子作为软测量模型的输入变量;设计一种基于改进海鸥优化算法(ISOA)优化LSTM网络的软测量模型,引入混沌映射与新的搜索机制克服海鸥优化算法多样性差、易陷入局部最优等问题,利用改进的海鸥优化算法对LSTM网络的迭代次数、隐含层节点数、初始学习率、学习率下降因子4个超参数进行优化.将软测量模型运用于实际污水处理过程,结果表明:经随机森林筛选变量以及改进海鸥算法优化之后,模型预测误差变小,预测精度有明显提高,能够实现对出水BOD的精准预测. 展开更多

关键词 软测量模型 LSTM神经网络 特征选择 ISOA 出水BOD

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基于CPSO-LSSVM的汽轮机热耗率软测量模型 被引量：11

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作者 王莉莉 陈国彬 +2 位作者 李一龙 刘超 牛培峰 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第9期706-712,739,共8页

为了准确建立汽轮机热耗率预测模型,提出了一种基于变空间Logistic混沌粒子群算法(CPSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的汽轮机热耗率软测量模型。采用变空间Logistic混沌搜索策略和粒子镜像越界处理策略来改善粒子群算法(PSO)的全局... 为了准确建立汽轮机热耗率预测模型,提出了一种基于变空间Logistic混沌粒子群算法(CPSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的汽轮机热耗率软测量模型。采用变空间Logistic混沌搜索策略和粒子镜像越界处理策略来改善粒子群算法(PSO)的全局优化性能,提出了CPSO优化最小二乘支持向量机的超参数以改善模型预测精度,并以某600 MW汽轮机组为研究对象,利用该机组的运行数据建立CPSO-LSSVM的热耗率预测模型。结果表明:CPSO-LSSVM模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力,能够准确有效地预测热电厂的汽轮机热耗率。 展开更多

关键词 热耗率 粒子群算法 最小二乘支持向量机 混沌搜索 软测量模型

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纸浆卡伯值软测量模型的研究与应用 被引量：6

3

作者 李艳 张建 +1 位作者 朱学峰 黄道平 《中国造纸》 CAS 北大核心 2003年第7期41-44,共4页

对近年国内制浆蒸煮过程纸浆卡伯值软测量技术的研究和应用成果进行了全面的对比分析,展望了智能软测量技术在纸浆卡伯值软测量建模过程中的发展前景。

关键词 纸浆 卡伯值 软测量模型 制浆蒸煮 智能软测量技术

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基于多神经网络的磨矿粒度软测量模型 被引量：7

4

作者 何桂春 毛益平 倪文 《金属矿山》 CAS 北大核心 2005年第2期47-49,共3页

讨论了多神经网络的建模思路及其实现,针对某选矿厂实际一段磨矿分级过程建立了相应的多神经网络粒度软测量模型,并进行了仿真试验。结果表明,模型具有较高的精度,能成功地对磨矿产品粒度进行估计。

关键词 磨矿粒度 一段磨矿 选矿厂 分级 矿产品 精度 神经网络 软测量模型 建模 仿真试验

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基于轴箱垂向加速度中高频轮轨垂向力软测量模型 被引量：6

5

作者 王卫东 牛留斌 刘金朝 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期100-105,共6页

利用谱方法和相干函数分析轴箱垂向加速度与轮轨垂向力的频率特性。根据轴箱垂向加速度与轮轨垂向力在波形上具有相似性的特点,采用H1传递函数估计方法和傅立叶变换及傅立叶逆变换,导出轴箱垂向加速度与中高频轮轨垂向力关联的传递函数... 利用谱方法和相干函数分析轴箱垂向加速度与轮轨垂向力的频率特性。根据轴箱垂向加速度与轮轨垂向力在波形上具有相似性的特点,采用H1传递函数估计方法和傅立叶变换及傅立叶逆变换,导出轴箱垂向加速度与中高频轮轨垂向力关联的传递函数,建立用于预测中高频轮轨垂向力的软测量模型,并根据相干系数确定了轮轨垂向力软测量模型的适用频率范围为55～90Hz。利用实测的轴箱垂向加速度和轮轨垂向力数据对轮轨垂向力软测量模型进行验证的结果表明,基于轴箱垂向加速度的中高频轮轨垂向力软测量模型具有较高的预测精度,而且简单实用,为诊断和控制轮轨垂向力大值提供了新的分析手段。 展开更多

关键词 轮轨垂向力 轴箱垂向加速度 传递函数 相干函数 软测量模型

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基于模糊神经网络的点火提前角时间差软测量模型 被引量：3

6

作者 谢常清 鄂加强 +3 位作者 成志明 龚金科 蒋寿生 袁文华 《内燃机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期73-77,共5页

基于模糊神经网络的理论方法,以点火提前角、发动机的功率和转速等特征参数作为二次变量,提出了点火提前角时间差软测量模型。仿真结果表明,软测量模型具有非常好的映射性能。试验结果表明,利用软测量模型对点火提前角进行控制时,该模... 基于模糊神经网络的理论方法,以点火提前角、发动机的功率和转速等特征参数作为二次变量,提出了点火提前角时间差软测量模型。仿真结果表明,软测量模型具有非常好的映射性能。试验结果表明,利用软测量模型对点火提前角进行控制时,该模型能在连续工作120 h内很好地实现成功点火,以及在冷起动条件下保证一次性点火成功,并且能满足排放性能要求。 展开更多

关键词 内燃机 模糊神经网络 点火提前角 软测量模型

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聚丙烯腈质量指标软测量模型的数据动态校核 被引量：4

7

作者 杨慧中 陶振麟 +2 位作者 张素贞 顾文兰 黄翔宇 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2001年第5期536-539,共4页

针对聚丙烯腈连续生产中聚合反应过程与时间存在的分布函数关系 ,将质量指标软测量模型的输入数据按照聚合时间进行加权处理 ,对质量指标软测量模型的输出值——估计结果进行滑动平均。现场生产运行结果表明 ,经过动态校核的输入输出数... 针对聚丙烯腈连续生产中聚合反应过程与时间存在的分布函数关系 ,将质量指标软测量模型的输入数据按照聚合时间进行加权处理 ,对质量指标软测量模型的输出值——估计结果进行滑动平均。现场生产运行结果表明 ,经过动态校核的输入输出数据 ,软测量精度大大提高 ,估计结果稳定 。 展开更多

关键词 聚丙烯腈 软测量模型 滑动平衡 数据动态校核 质量指标 加权处理 聚合反应

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基于模糊规则分类的分布式RBF网络软测量模型 被引量：6

8

作者 常玉清 王福利 《计量学报》 CSCD 北大核心 2002年第2期131-133,150,共4页

本文提出了一种利用基于模糊规则分类的分布式RBF网络来建立软测量模型的方法。该方法不但使样本数据的分类更加合理 ,而且在确定输入数据相对于各子网的隶属度时 ,计算量大大降低 ,从而提高了网络的估计速度。

关键词 模糊规划分类 分面式RBF网络 连续搅拌反应釜 工业过程 仿真 软测量模型

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基于Elman神经网络的超超临界机组汽水分离器应力在线软测量模型 被引量：2

9

作者 李娜 阎维平 马良玉 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第10期747-752,共6页

根据超超临界锅炉汽水分离器的结构特点建立了三维有限元模型,以某1 000MW机组为例模拟了其启动过程的总应力场.将有限元法和神经网络法相结合,以有限元计算结果作为训练样本,以介质压力和筒体壁温序列为辅助变量,建立了基于Elman神经... 根据超超临界锅炉汽水分离器的结构特点建立了三维有限元模型,以某1 000MW机组为例模拟了其启动过程的总应力场.将有限元法和神经网络法相结合,以有限元计算结果作为训练样本,以介质压力和筒体壁温序列为辅助变量,建立了基于Elman神经网络的分离器应力动态软测量模型,通过模型的训练,确定了准确的应力预测模型结构.应用电厂实际运行监测数据对所建立的Elman网络软测量模型进行验证,结果表明:模型计算结果可很好地逼近有限元结果,预测精度高,实时性好,可为锅炉寿命的在线监测提供数据支持. 展开更多

关键词 超超临界锅炉 汽水分离器 神经网络 ELMAN 软测量模型

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基于双取样点的立锅间歇蒸煮过程卡伯值软测量模型 被引量：1

10

作者 张健 李艳 +2 位作者 朱学峰 黄道平 史步海 《中国造纸学报》 CAS CSCD 北大核心 2004年第1期123-126,共4页

建立了一个基于双取样点的间歇蒸煮过程卡伯值软测量模型。该模型同时利用了大量脱木素起始阶段和残余脱木素起始阶段两个取样点的有效碱浓度,降低了有效碱浓度测量误差对卡伯值预测精度的影响,提高了模型的鲁棒性,比其他单独利用初始... 建立了一个基于双取样点的间歇蒸煮过程卡伯值软测量模型。该模型同时利用了大量脱木素起始阶段和残余脱木素起始阶段两个取样点的有效碱浓度,降低了有效碱浓度测量误差对卡伯值预测精度的影响,提高了模型的鲁棒性,比其他单独利用初始有效碱浓度或某个过程取样点有效碱浓度的模型更能反映蒸煮过程卡伯值的变化。通过用工厂实际数据对模型的检验,新模型的优点得到了证实。 展开更多

关键词 双取样点 立锅 间歇蒸煮 卡伯值 软测量模型 纸浆 质量控制

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基于软测量模型的粗轧厚度预测方法 被引量：1

11

作者 彭文 马更生 +1 位作者 龚殿尧 张殿华 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期366-369,共4页

为提高热连轧粗轧过程各道次厚度控制精度,满足道次动态修正的要求,提出了一种简单有效的厚度软测量模型.基于典型粗轧区的仪表配置,模型从轧件跟踪、数据处理等方面进行了针对性的研究,提出了偶数道次立辊辊缝渐变的策略用于可逆轧制... 为提高热连轧粗轧过程各道次厚度控制精度,满足道次动态修正的要求,提出了一种简单有效的厚度软测量模型.基于典型粗轧区的仪表配置,模型从轧件跟踪、数据处理等方面进行了针对性的研究,提出了偶数道次立辊辊缝渐变的策略用于可逆轧制过程中的宽度测量,并通过模型预测得到了轧制过程中各道次的出口厚度.现场实际应用表明,通过软测量模型预报的各道次厚度与实际测量结果吻合较好,各道次的厚度预报偏差在±0.10 mm范围内达到95.2%,满足了现场生产需求. 展开更多

关键词 热连轧 粗轧 软测量模型 厚度预测 控制精度

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基于FLS-SVM的火花塞离子电流点火信号时间差软测量模型及其应用 被引量：2

12

作者 邓清方 袁文华 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期1855-1860,共6页

根据模糊最小二乘支持向量机的理论方法,提出一种基于发动机的转矩、转速以及点火提前角为特征参数的火花塞离子电流点火信号时间差软测量模型,并采用混沌量子遗传算法对模糊最小二乘支持向量机的惩罚函数C和核参数σ进行优化。研究结... 根据模糊最小二乘支持向量机的理论方法,提出一种基于发动机的转矩、转速以及点火提前角为特征参数的火花塞离子电流点火信号时间差软测量模型,并采用混沌量子遗传算法对模糊最小二乘支持向量机的惩罚函数C和核参数σ进行优化。研究结果表明:该软测量模型所得参数相对误差小于1.00%;其优化控制后的发动机CO体积分数比原型发动机降低8.61%,NOx体积分数降低12.83%;HC体积分数降低7.68%,取得了较好的排放性能。 展开更多

关键词 汽油机 模糊最小二乘支持向量机 火花塞离子电流 点火信号 软测量模型

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基于AdaBoost的多项式旋流器溢流粒度软测量模型 被引量：1

13

作者 李晓竹 解华 《计量学报》 CSCD 北大核心 2016年第3期275-278,共4页

为了降低选矿的生产成本和维护成本，提出了基于AdaBoost的多项式旋流器溢流粒度软测量模型。该模型以均方误差最小化为目标函数建立多项式模型，采用AdaBoost加强性能较差的样本的训练提高模型的泛化性和精度。最后将多个模型按照不同... 为了降低选矿的生产成本和维护成本，提出了基于AdaBoost的多项式旋流器溢流粒度软测量模型。该模型以均方误差最小化为目标函数建立多项式模型，采用AdaBoost加强性能较差的样本的训练提高模型的泛化性和精度。最后将多个模型按照不同的权重集成起来作为最终模型。模型仿真和工业现场的实际应用效果说明，该模型能够比较准确地预测旋流器溢流粒度，保证了水利旋流器溢流粒度的合格率，提高了选矿效率，具有一定的实用性。 展开更多

关键词 计量学 旋流器 溢流粒度 软测量模型 多项式模型 ADABOOST

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铁矿氧化球团链篦机漏风状态的软测量模型

14

作者 王祎 范晓慧 陈许玲 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期671-676,共6页

针对链篦机漏风现有测定方法的不足,通过分析链篦机各漏风部位的特点,制定基于气体温差和基于气流平衡的链篦机漏风状态判断方法,建立链篦机温度场模型和链篦机-回转窑-环冷机气流平衡模型为链篦机漏风状态软测量模型提供数据基础,并研... 针对链篦机漏风现有测定方法的不足,通过分析链篦机各漏风部位的特点,制定基于气体温差和基于气流平衡的链篦机漏风状态判断方法,建立链篦机温度场模型和链篦机-回转窑-环冷机气流平衡模型为链篦机漏风状态软测量模型提供数据基础,并研发链篦机漏风状态软测量系统软件,将之应用于国内某球团厂,漏风判断命中率达95%以上,每个球团矿抗压强度提高86 N,一级品率提高2.54%,设备作业率提高1.1%,煤粉消耗降低1.2 kg/t。 展开更多

关键词 链篦机 漏风 温度场 气流平衡 软测量模型

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用VC++和Matlab混合开发软测量模型生成系统

15

作者 黄晶晶 李华 《山西电子技术》 2009年第5期69-71,共3页

在Visual C++中调用Matlab程序进行软测量建模系统的开发,可以充分利用Matlab中丰富的数值计算函数,节省编写算法的时间,简化代码,也可以利用Visual C++强大、灵活的开发特性。软件开发实践表明,Matlab和Visual C++的混合编程实现简单,... 在Visual C++中调用Matlab程序进行软测量建模系统的开发,可以充分利用Matlab中丰富的数值计算函数,节省编写算法的时间,简化代码,也可以利用Visual C++强大、灵活的开发特性。软件开发实践表明,Matlab和Visual C++的混合编程实现简单,功能齐全,可很好地应用在工程应用软件等相关领域。 展开更多

关键词 MATLAB VISUAL C++ 软测量模型 接口技术

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基于GAN的软测量缺失数据生成方法研究 被引量：2

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作者 蒋栋年 王仁杰 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期344-352,共9页

针对工业过程中传感器数据缺失造成软测量模型精度低的问题,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial nets,GAN)的传感器缺失数据生成方法。利用孤立森林算法检测出传感器数据的缺失区域;利用缺失数据属性特征训练条件生成对... 针对工业过程中传感器数据缺失造成软测量模型精度低的问题,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial nets,GAN)的传感器缺失数据生成方法。利用孤立森林算法检测出传感器数据的缺失区域;利用缺失数据属性特征训练条件生成对抗网络(conditional generative adversarial nets,CGAN),在CGAN的输入条件中添加随机序列作为附加信息迭代送入CGAN中生成数据,并借助WGAN-GP(wasserstein generative adversarial nets gradient penalty)成本函数提高网络训练的稳定性;针对缺失区域检测结果引入采样器,将采样的数据填补进缺失区域,形成完整数据集,以提高软测量模型精度。以镍闪速炉温度传感器数据为目标变量进行软测量建模,验证所提出的提高软测量模型精度方法的可行性与有效性。 展开更多

关键词 数据缺失 孤立森林 生成对抗网络 软测量模型

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基于DBO-ELM的污水处理过程软测量建模

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作者 杜先君 姚艳平 钱强 《舰船电子工程》 2024年第7期103-107,共5页

针对污水处理过程中出水生化需氧量(Biochemical Oxygen Demand,BOD)等水质参数受其它环境因素的影响较大,难以建立准确测量模型等的问题,提出一种基于改进蜣螂算法(Improved Dung Beetle Optimizer,IDBO)优化极限学习机(Extreme Learni... 针对污水处理过程中出水生化需氧量(Biochemical Oxygen Demand,BOD)等水质参数受其它环境因素的影响较大,难以建立准确测量模型等的问题,提出一种基于改进蜣螂算法(Improved Dung Beetle Optimizer,IDBO)优化极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的方法对污水出水BOD浓度进行预测。首先,选用随机森林算法(Random Forest Algo-rithm,RFA)对筛选出与BOD相关性较高的因子作为软测量模型的输入变量;其次,引入Tent混沌映射增加DBO算法的种群多样性等问题,利用IDBO算法来优化确定ELM权值分配,以提高ELM网络的预测精度;最后,将设计的IDBO-ELM软测量模型应用于污水处理仿真平台中,并与不同预测模型进行对比。结果表明:论文所设计的IDBO-ELM预测模型得到更高的预测精度和更稳定的网络结构。 展开更多

关键词 软测量模型 ELM 特征选择 IDBO RFA

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基于FRBPSO-RBF神经网络的污水BOD5软测量方法 被引量：1

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作者 班慧琳 李中志 +1 位作者 李斌勇 王远 《成都信息工程大学学报》 2024年第4期416-421,共6页

污水处理过程中污水BOD5难以实时准确测量,故软测量方法逐渐被用于污水BOD5的预测,其中RBF神经网络软测量方法应用广泛,但存在训练过程易陷入局部极值等问题。为提高RBF神经网络的预测精度,提出了基于适应度排名的粒子群算法(fitness ra... 污水处理过程中污水BOD5难以实时准确测量,故软测量方法逐渐被用于污水BOD5的预测,其中RBF神经网络软测量方法应用广泛,但存在训练过程易陷入局部极值等问题。为提高RBF神经网络的预测精度,提出了基于适应度排名的粒子群算法(fitness ranking based particle swarm optimization,FRBPSO),根据适应度排名与迭代次数确定惯性权重的大小,并根据粒子个体历史最优值的排名与迭代次数确定自我学习因子与社会学习因子的大小,并将FRBPSO算法引入RBF神经网络的参数训练中。基于13个基准测试函数与其他3个粒子群优化算法对比,实验结果显示FRBPSO算法的寻优能力相对较强。再将基于FRBPSO算法的RBF神经网络用于构建污水BOD5软测量模型,仿真结果表明,在测试数据中,FRBPSO-RBF软测量模型的平均绝对误差比PSO-RBF软测量模型、DAIW-RBF软测量模型、SCVPSO-RBF软测量模型分别降低了0.7178、0.2402、0.5851,平均绝对百分比误差分别降低了0.47%、0.15%、0.33%,均方根误差分别降低了0.0034、0.0015、0.0039。与其他3个基于PSO算法的BOD5软测量模型相比,FRBPSO-RBF模型具有较高的BOD5预测精度。 展开更多

关键词 RBF神经网络 PSO算法 软测量模型 BOD5软测量 污水水质预测

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基于递阶T-S模糊系统的软测量建模方法 被引量：5

19

作者 袁平 毛志忠 王福利 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第10期1071-1074,共4页

在采用递阶模糊系统进行软测量建模时,合理的模糊系统结构对于提高模型的性能具有重要的意义.为选择合理的系统结构,采用多目标遗传算法(MOGA)选择子系统的输入变量,并结合T-S模糊系统的特点,采用二分法划分子系统的输入空间,建立了基... 在采用递阶模糊系统进行软测量建模时,合理的模糊系统结构对于提高模型的性能具有重要的意义.为选择合理的系统结构,采用多目标遗传算法(MOGA)选择子系统的输入变量,并结合T-S模糊系统的特点,采用二分法划分子系统的输入空间,建立了基于递阶T-S模糊系统(HTFS)的软测量模型.该方法从结构细化、输入变量对输出的影响度、输入空间划分等多方面同时提高建模精度,简化模型结构.仿真结果表明,提出的软测量方法具有精度高、结构简单、生成规则数量少,具有良好的泛化特性等优点. 展开更多

关键词 递阶T-S模糊系统 软测量模型 多目标遗传算法 二分法 模糊子系统

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基于时间序列单维卷积神经网络的水泥熟料游离钙软测量方法 被引量：6

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作者 赵彦涛 何永强 +2 位作者 贾利颖 杨黎明 郝晓辰 《计量学报》 CSCD 北大核心 2020年第9期1152-1162,共11页

水泥熟料游离钙(fCaO)含量对水泥质量和生产能耗有着重要影响,现阶段主要通过化学分析的方法离线测得水泥熟料fCaO含量,但是该方法对于烧成系统操作指导具有明显的滞后性。针对熟料fCaO无法在线实时监测的问题,提出基于多变量时间序列... 水泥熟料游离钙(fCaO)含量对水泥质量和生产能耗有着重要影响,现阶段主要通过化学分析的方法离线测得水泥熟料fCaO含量,但是该方法对于烧成系统操作指导具有明显的滞后性。针对熟料fCaO无法在线实时监测的问题,提出基于多变量时间序列单维卷积神经网络(TS-CNN)熟料fCaO软测量建模方法。该方法利用影响熟料fCaO的多个过程变量历史时间段的时间序列作为输入,结合水泥数据特性,采用单维卷积池化的方式提取各过程变量特征,同时降低网络的复杂度,最后经全连接层整合提取的局部信息。通过实验对比,结果表明基于TS-CNN的软测量方法预测精度更高、泛化能力更强。 展开更多

关键词 计量学 水泥熟料游离钙 单维卷积神经网络 时间序列 软测量模型

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