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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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基于智能集成策略的烧结块残硫软测量模型 被引量:16
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作者 陈晓方 桂卫华 +2 位作者 王雅琳 吴敏 阳春华 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期75-80,共6页
针对铅锌冶炼烧结过程烧结块残硫估计问题,提出了一个基于智能集成策略的软测量模型,主要包括数学模型、专家规则模型和智能协调器几部分.其中数学模型通过物料平衡方程计算烧结块残硫,方程中的部分不可解参数由神经网络估计给出.专家... 针对铅锌冶炼烧结过程烧结块残硫估计问题,提出了一个基于智能集成策略的软测量模型,主要包括数学模型、专家规则模型和智能协调器几部分.其中数学模型通过物料平衡方程计算烧结块残硫,方程中的部分不可解参数由神经网络估计给出.专家规则模型对残硫与主要影响因素之间的关系进行了描述.基于模糊逻辑的智能协调器根据生产条件的情况综合各模型的输出作为估计结果.工业实际数据验证表明,智能集成模型的残硫估计误差平均值仅为7.5%,而且真实反映了烧结块残硫的变化趋势,可以为生产操作提供有益的指导. 展开更多
关键词 铅锌 冶炼 烧结过程 烧结块 残硫 软测量模型 智能集成策略 数学模型
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基于CPSO-LSSVM的汽轮机热耗率软测量模型 被引量:11
3
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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基于多支持向量机的软测量模型 被引量:18
4
作者 袁平 毛志忠 王福利 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期1458-1461,1465,共5页
在许多工业过程控制系统中,软测量技术由于解决了输出变量难以测量的问题而被广泛应用。软测量技术的核心问题是建立优良的软测量数学模型,支持向量机(SVM)以其优良的泛化特性而被应用到建立软测量模型中。基于多个模型的组合可以提高... 在许多工业过程控制系统中,软测量技术由于解决了输出变量难以测量的问题而被广泛应用。软测量技术的核心问题是建立优良的软测量数学模型,支持向量机(SVM)以其优良的泛化特性而被应用到建立软测量模型中。基于多个模型的组合可以提高模型精度和鲁棒性的思想,提出多支持向量机(MSVM)组合模型的软测量建模方法。该建模方法通过减聚类方法将输入空间划分为一些小的局部空间,在每个局部空间中用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立子模型。为解决子模型相互之间的严重相关问题,提高模型的精度和鲁棒性,各个子模型的预测输出通过主元递归(PCR)方法连接。仿真研究表明,采用该建模方法能够达到较好的建模效果。 展开更多
关键词 多支持向量机 软测量模型 减聚类 最小二乘支持向量机 主元递归
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铜精炼过程铜液温度软测量模型及应用 被引量:11
5
作者 鄂加强 王耀南 梅炽 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期203-209,共7页
为了解决铜精炼过程中高温铜液温度的测量难题,确保铜精炼过程的阳极铜产品质量,基于铜精炼过程中不同阶段的热工机理,分别建立了保温过程、氧化过程以及还原过程的高温铜液温度的机理软测量模型,并采用数据预处理、黄金分割法搜索区间... 为了解决铜精炼过程中高温铜液温度的测量难题,确保铜精炼过程的阳极铜产品质量,基于铜精炼过程中不同阶段的热工机理,分别建立了保温过程、氧化过程以及还原过程的高温铜液温度的机理软测量模型,并采用数据预处理、黄金分割法搜索区间及其函数链神经网络校正等技术对其进行了算法设计以及编程实现.实际应用结果表明,铜精炼过程铜液温度软测量可以反映铜精炼过程铜液温度的真实变化,有助于实现铜精炼过程铜液温度软控制以及提高铜精炼过程的生产效率和生产质量. 展开更多
关键词 铜精炼炉 软测量模型 函数链神经网络 铜液温度
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纸浆卡伯值软测量模型的研究与应用 被引量:6
6
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 智能测量技术
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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:7
7
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BP网络逆映射的铝酸钠溶液软测量模型 被引量:6
8
作者 童长仁 李明周 +1 位作者 吴金财 刘道斌 《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期917-922,共6页
针对铝酸钠溶液成分浓度软测量模型的研究现状,为进一步提高软测量精度和命中率,提出多约束条件求解思想,建立基于BP神经网络的软测量数学模型。该模型以溶液温度和各成分浓度为网络输入变量,对应电导率为输出变量,运用BP网络误差反向... 针对铝酸钠溶液成分浓度软测量模型的研究现状,为进一步提高软测量精度和命中率,提出多约束条件求解思想,建立基于BP神经网络的软测量数学模型。该模型以溶液温度和各成分浓度为网络输入变量,对应电导率为输出变量,运用BP网络误差反向传播、权数调整原理实现在多样本约束条件下的网络逆映射求解。实例验证结果表明,该模型能较好地反映铝酸钠溶液电导率与成分浓度、温度间的内在规律,泛化检验散点电导率平均相对误差为1.74%;在多约束条件下,各软测量浓度与实际浓度的相对误差≤2.5%,且浓度适应范围较宽。该研究为实现铝酸钠溶液在线检测奠定了良好的数模基础。 展开更多
关键词 BP神经网络:逆映射算法 铝酸钠溶液 软测量模型
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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
9
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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基于模糊神经网络的点火提前角时间差软测量模型 被引量:3
10
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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常压塔柴油凝点动态软测量模型的研究 被引量:9
11
作者 毛帅 熊智华 +3 位作者 徐用懋 庄爱霞 黄海龙 王立群 《控制工程》 CSCD 2005年第4期342-345,共4页
研究了某炼油厂常压塔三线柴油凝点的软测量建模问题。分析了影响柴油凝点的多种因素,并充分利用仪表分析值提供的被测变量历史信息,建立了一种神经网络和Levin-son预测器相结合的动态软测量模型,该模型消除了分析值存在纯滞后的影响。... 研究了某炼油厂常压塔三线柴油凝点的软测量建模问题。分析了影响柴油凝点的多种因素,并充分利用仪表分析值提供的被测变量历史信息,建立了一种神经网络和Levin-son预测器相结合的动态软测量模型,该模型消除了分析值存在纯滞后的影响。针对某炼油厂常压塔三线柴油凝点的软测量,对该模型进行了验证。仿真研究表明,该模型的预报准确性要优于静态软测量模型,取得了较好的预测效果。 展开更多
关键词 神经网络 Levinson预测器 动态软测量模型 柴油凝点
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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
12
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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软测量模型的建立 被引量:6
13
作者 田农乐 徐文骞 《计算机工程与设计》 CSCD 2002年第10期40-43,共4页
软测量是采用过程中比较容易测量的辅助变量,构造推断估计器来推算出难以测量或根本无法测量的关键工艺参数;是根据某种最优准则,选择一组既与主导变量有密切联系又容易测量的变量,即辅助变量,通过构造某种数学关系,用计算机软件实现对... 软测量是采用过程中比较容易测量的辅助变量,构造推断估计器来推算出难以测量或根本无法测量的关键工艺参数;是根据某种最优准则,选择一组既与主导变量有密切联系又容易测量的变量,即辅助变量,通过构造某种数学关系,用计算机软件实现对主导变量的在线估计。介绍了软测量的核心技术,并重点阐述了软测量模型建立的方法,还给出了建立一个完整的软测量模型的步骤。 展开更多
关键词 软测量模型 反向传播网络 径向基函数网络 数学模型 工业控制
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基于KPCA的连续重整催化剂结焦碳含量软测量模型 被引量:3
14
作者 王玉乔 程光旭 汤杰国 《高校化学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期852-857,共6页
对连续催化重整工艺机理进行分析,找出影响反应器中催化剂结焦的主要参数,作为软测量模型的输入变量;引入核主成分分析(Kernel Principle Component Analysis,KPCA)方法提取输入变量的非线性特征,根据累积贡献率选取KPCA主元作为神经网... 对连续催化重整工艺机理进行分析,找出影响反应器中催化剂结焦的主要参数,作为软测量模型的输入变量;引入核主成分分析(Kernel Principle Component Analysis,KPCA)方法提取输入变量的非线性特征,根据累积贡献率选取KPCA主元作为神经网络的辅助变量,建立重整反应器中催化剂结焦碳含量神经网络软测量模型;并与未引入KPCA的神经网络软测量模型进行比较,结果表明,基于KPCA的神经网络具有较好的拟合精度和泛化能力,是一种优良的软测量建模方法。将该模型应用于连续催化重整装置,并引入在线校正技术,实时监测催化剂结焦碳含量,为调整反应器及后续再生装置的操作参数提供依据,从而实现重整装置长周期安全运行。 展开更多
关键词 软测量模型 结焦 核主成分分析 神经网络 连续催化重整
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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
15
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
16
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
17
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
18
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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基于两温两密度法的FeO-Fe_2O_3-SiO_2三元渣系成分软测量模型 被引量:1
19
作者 李明周 朱伟伟 +3 位作者 黄金堤 童长仁 张文海 汪金良 《有色金属科学与工程》 CAS 2016年第5期37-41,共5页
针对火法冶炼熔渣成分含量与其物理性质强耦合的特点,以渣系温度和密度为软测量辅助变量,采用泰勒级数三次展开回归算法,建立基于两温两密度法的三元渣系成分软测量数学模型.FeO-Fe_2O_3-SiO_2渣系的实例验证表明,回归计算精度高,平均... 针对火法冶炼熔渣成分含量与其物理性质强耦合的特点,以渣系温度和密度为软测量辅助变量,采用泰勒级数三次展开回归算法,建立基于两温两密度法的三元渣系成分软测量数学模型.FeO-Fe_2O_3-SiO_2渣系的实例验证表明,回归计算精度高,平均相对误差(绝对值)仅为0.412%,多组软测量预测命中率高,且渣系组分含量适应范围较宽.依此模型计算绘制的密度-温度特性曲线分析表明,该模型能较好地反映三元渣系密度与组分含量、温度间的内在规律,为实现三元渣系组分含量预测提供了良好的软测量模型. 展开更多
关键词 泰勒级数 回归算法 FeO-Fe2O3-SiO2渣系 软测量模型
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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
20
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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