仪器仪表学报
儀器儀錶學報
의기의표학보
CHINESE JOURNAL OF SCIENTIFIC INSTRUMENT
2014年
1期
234-240
,共7页
乔宗良%张蕾%周建新%司风琪%徐治皋
喬宗良%張蕾%週建新%司風琪%徐治皋
교종량%장뢰%주건신%사풍기%서치고
混沌粒子群优化%马氏距离%最小二乘支持向量机%稀疏性%pH值%软测量
混沌粒子群優化%馬氏距離%最小二乘支持嚮量機%稀疏性%pH值%軟測量
혼돈입자군우화%마씨거리%최소이승지지향량궤%희소성%pH치%연측량
chaos particle swarm optimization (CPSO)%Mahalanobis distance%least squares support vector machine (LS-SVM)%sparseness%pH value%soft sensor
针对最小二乘支持向量机(LS-SVM)在处理大规模数据集的回归和分类问题时缺少支持向量所具有的稀疏性和难以确定最佳模型参数值的问题,提出一种改进算法,利用样本间马氏距离分析样本相似程度,剔除部分相关样本,对样本集进行约简,以恢复LS-SVM的稀疏性,进而利用具有较强全局搜索能力的混沌粒子群优化算法(CPSO)对LS-SVM建模过程中的模型参数进行优化选择,以提高模型的拟合精度和泛化能力.将提出的改进算法用于湿法脱硫系统浆液pH值的软测量建模,给出了应用该方法的具体步骤,研究结果表明,该算法取得了较高的建模精度和泛化能力,为pH值的在线实时监测提供了一个有效手段.
針對最小二乘支持嚮量機(LS-SVM)在處理大規模數據集的迴歸和分類問題時缺少支持嚮量所具有的稀疏性和難以確定最佳模型參數值的問題,提齣一種改進算法,利用樣本間馬氏距離分析樣本相似程度,剔除部分相關樣本,對樣本集進行約簡,以恢複LS-SVM的稀疏性,進而利用具有較彊全跼搜索能力的混沌粒子群優化算法(CPSO)對LS-SVM建模過程中的模型參數進行優化選擇,以提高模型的擬閤精度和汎化能力.將提齣的改進算法用于濕法脫硫繫統漿液pH值的軟測量建模,給齣瞭應用該方法的具體步驟,研究結果錶明,該算法取得瞭較高的建模精度和汎化能力,為pH值的在線實時鑑測提供瞭一箇有效手段.
침대최소이승지지향량궤(LS-SVM)재처리대규모수거집적회귀화분류문제시결소지지향량소구유적희소성화난이학정최가모형삼수치적문제,제출일충개진산법,이용양본간마씨거리분석양본상사정도,척제부분상관양본,대양본집진행약간,이회복LS-SVM적희소성,진이이용구유교강전국수색능력적혼돈입자군우화산법(CPSO)대LS-SVM건모과정중적모형삼수진행우화선택,이제고모형적의합정도화범화능력.장제출적개진산법용우습법탈류계통장액pH치적연측량건모,급출료응용해방법적구체보취,연구결과표명,해산법취득료교고적건모정도화범화능력,위pH치적재선실시감측제공료일개유효수단.
