浙江大学学报（工学版）
浙江大學學報（工學版）
절강대학학보（공학판）
JOURNAL OF ZHEJIANG UNIVERSITY(ENGINEERING SCIENCE)
2015年
3期
457-463,487
,共8页
Online SVM%自适应建模%ALD值%ISVM%燃料气热值
Online SVM%自適應建模%ALD值%ISVM%燃料氣熱值
Online SVM%자괄응건모%ALD치%ISVM%연료기열치
Online SVM%adaptive modeling%ALD value%ISVM%calorific value
针对裂解炉燃料气离线热值模型泛化能力差的问题,提出一种具有自适应能力的在线支持向量机(Online SVM)建模方法.该方法将增量式支持向量机(ISVM)与近似线性依靠(ALD)条件相结合,通过计算新样本与建模样本间的近似线性依靠值,选择满足ALD条件的独立新样本更新SVM模型.分析裂解炉燃料气热值的影响因素,并用Online SVM算法建立裂解炉燃料气热值在线软测量模型.该模型由离线训练模块和在线模型更新模块组成.离线训练模块基于离线数据训练得到初始热值软测量模型,在线更新模块通过使离线模型学习线性独立新样本来保证热值模型的在线预测精度.利用合成数据、Benchmark数据与裂解炉燃料气热值数据,将该方法与传统的支持向量机(SVM)与LS-SVM方法进行对比仿真研究.结果表明:该方法能够适应新的工况,具备自适应学习新样本的能力,可以用于具有慢时变特征的裂解炉燃料气系统热值软测量建模.
針對裂解爐燃料氣離線熱值模型汎化能力差的問題,提齣一種具有自適應能力的在線支持嚮量機(Online SVM)建模方法.該方法將增量式支持嚮量機(ISVM)與近似線性依靠(ALD)條件相結閤,通過計算新樣本與建模樣本間的近似線性依靠值,選擇滿足ALD條件的獨立新樣本更新SVM模型.分析裂解爐燃料氣熱值的影響因素,併用Online SVM算法建立裂解爐燃料氣熱值在線軟測量模型.該模型由離線訓練模塊和在線模型更新模塊組成.離線訓練模塊基于離線數據訓練得到初始熱值軟測量模型,在線更新模塊通過使離線模型學習線性獨立新樣本來保證熱值模型的在線預測精度.利用閤成數據、Benchmark數據與裂解爐燃料氣熱值數據,將該方法與傳統的支持嚮量機(SVM)與LS-SVM方法進行對比倣真研究.結果錶明:該方法能夠適應新的工況,具備自適應學習新樣本的能力,可以用于具有慢時變特徵的裂解爐燃料氣繫統熱值軟測量建模.
침대렬해로연료기리선열치모형범화능력차적문제,제출일충구유자괄응능력적재선지지향량궤(Online SVM)건모방법.해방법장증량식지지향량궤(ISVM)여근사선성의고(ALD)조건상결합,통과계산신양본여건모양본간적근사선성의고치,선택만족ALD조건적독립신양본경신SVM모형.분석렬해로연료기열치적영향인소,병용Online SVM산법건립렬해로연료기열치재선연측량모형.해모형유리선훈련모괴화재선모형경신모괴조성.리선훈련모괴기우리선수거훈련득도초시열치연측량모형,재선경신모괴통과사리선모형학습선성독립신양본래보증열치모형적재선예측정도.이용합성수거、Benchmark수거여렬해로연료기열치수거,장해방법여전통적지지향량궤(SVM)여LS-SVM방법진행대비방진연구.결과표명:해방법능구괄응신적공황,구비자괄응학습신양본적능력,가이용우구유만시변특정적렬해로연료기계통열치연측량건모.
