复杂工业过程因涉及多种物理/化学反应,其质量指标或环保指标等难测参数的精确数学模型难以构建.常用的基于神经网络的数据驱动建模方法存在可解释性差、样本需求量大等缺点.针对上述问题,提出了一种非神经网络模式的深度集成森林回归(d...复杂工业过程因涉及多种物理/化学反应,其质量指标或环保指标等难测参数的精确数学模型难以构建.常用的基于神经网络的数据驱动建模方法存在可解释性差、样本需求量大等缺点.针对上述问题,提出了一种非神经网络模式的深度集成森林回归(deep ensemble forest regression,DEFR)建模方法.首先,基于样本空间和特征空间的随机采样策略获得训练子集后构建T个基于决策树(decision trees,DT)的子森林模型,将采用K最近邻(K-nearest neighbor,KNN)准则选取的层回归向量与原始特征组合获得的增强层回归向量作为输入层森林模型的输出;然后,采用相同方式构建包含若干预设层数的中间层森林模型;最后,基于上层增强层回归向量构建输出层的子森林模型,通过对其T个输出值的加权获得DEFR模型的预测值.采用加州大学欧文分校(University of California Irvine,UCI)平台混凝土抗压强度数据和城市固废焚烧过程的二口恶英排放质量浓度数据仿真验证了所提方法的有效性.展开更多
针对递归RBF神经网络结构难以自适应问题,提出一种基于递归正交最小二乘(recursive orthogonal least squares,ROLS)算法的结构设计方法。首先,利用ROLS算法来计算隐含层神经元的独立贡献度和损失函数,以此判断增加或归为不活跃组的神经...针对递归RBF神经网络结构难以自适应问题,提出一种基于递归正交最小二乘(recursive orthogonal least squares,ROLS)算法的结构设计方法。首先,利用ROLS算法来计算隐含层神经元的独立贡献度和损失函数,以此判断增加或归为不活跃组的神经元,同时调整神经网络的拓扑结构,并且利用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)决定最佳的隐含层神经元个数,以此来删除不活跃组中相对不活跃的神经元,有效地解决了递归RBF神经网络结构冗余和难以自适应问题。其次,利用梯度下降算法更新递归RBF神经网络的参数来保证神经网络的精度。最后,通过对Mackey-Glass时间序列预测、非线性系统辨识和污水处理过程中关键水质参数动态建模,证明了该结构设计方法的可行性和有效性。展开更多
针对小脑模型神经网络(cerebellar model neural network,CMNN)中泛化能力与存储空间容量之间的冲突这一关键问题,提出了一种改进的小脑模型神经网络——模糊隶属度小脑模型神经网络(fuzzy membership cerebellar model neural network,...针对小脑模型神经网络(cerebellar model neural network,CMNN)中泛化能力与存储空间容量之间的冲突这一关键问题,提出了一种改进的小脑模型神经网络——模糊隶属度小脑模型神经网络(fuzzy membership cerebellar model neural network,FM-CMNN),用于解决非线性动态系统的时间序列预测问题.首先,FM-CMNN在保留原始CMNN输入变量的地址映射方式的情况下,在CMNN存储空间中引入铃型模糊隶属度函数,从而保证在不需增加量化级数的情况下提高网络的泛化能力.然后,使用梯度下降算法对网络权值进行更新,提高网络的逼近强度.最后,通过非线性时间序列预测基准实验和污水处理中水质参数预测实验,验证了FM-CMNN性能的可靠性.展开更多
文摘复杂工业过程因涉及多种物理/化学反应,其质量指标或环保指标等难测参数的精确数学模型难以构建.常用的基于神经网络的数据驱动建模方法存在可解释性差、样本需求量大等缺点.针对上述问题,提出了一种非神经网络模式的深度集成森林回归(deep ensemble forest regression,DEFR)建模方法.首先,基于样本空间和特征空间的随机采样策略获得训练子集后构建T个基于决策树(decision trees,DT)的子森林模型,将采用K最近邻(K-nearest neighbor,KNN)准则选取的层回归向量与原始特征组合获得的增强层回归向量作为输入层森林模型的输出;然后,采用相同方式构建包含若干预设层数的中间层森林模型;最后,基于上层增强层回归向量构建输出层的子森林模型,通过对其T个输出值的加权获得DEFR模型的预测值.采用加州大学欧文分校(University of California Irvine,UCI)平台混凝土抗压强度数据和城市固废焚烧过程的二口恶英排放质量浓度数据仿真验证了所提方法的有效性.
文摘针对污水处理复杂系统中关键水质参数生化需氧量(biochemical oxygen demand,BOD)难以准确实时预测的问题,在分析污水处理过程相关影响因素的基础上,提出一种基于敏感度分析法的自组织随机权神经网络(selforganizing neural network with random weights,SONNRW)软测量方法.该方法首先通过机理分析选取原始辅助变量,经过数据预处理,之后采用主元分析法对辅助变量进行精选,作为SONNRW的输入变量进行污水处理关键水质参数BOD的预测.SONNRW算法利用隐含层节点输出及其权值向量计算该隐含层节点对于残差的敏感度,根据敏感度大小对网络隐含层节点进行排序,删除敏感度较低的隐含层节点即冗余点.仿真结果表明:该软测量方法对水质参数BOD的预测精度高、实时性好、模型结构稳定,能够用于污水水质的在线预测.
文摘针对递归RBF神经网络结构难以自适应问题,提出一种基于递归正交最小二乘(recursive orthogonal least squares,ROLS)算法的结构设计方法。首先,利用ROLS算法来计算隐含层神经元的独立贡献度和损失函数,以此判断增加或归为不活跃组的神经元,同时调整神经网络的拓扑结构,并且利用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)决定最佳的隐含层神经元个数,以此来删除不活跃组中相对不活跃的神经元,有效地解决了递归RBF神经网络结构冗余和难以自适应问题。其次,利用梯度下降算法更新递归RBF神经网络的参数来保证神经网络的精度。最后,通过对Mackey-Glass时间序列预测、非线性系统辨识和污水处理过程中关键水质参数动态建模,证明了该结构设计方法的可行性和有效性。
文摘针对小脑模型神经网络(cerebellar model neural network,CMNN)中泛化能力与存储空间容量之间的冲突这一关键问题,提出了一种改进的小脑模型神经网络——模糊隶属度小脑模型神经网络(fuzzy membership cerebellar model neural network,FM-CMNN),用于解决非线性动态系统的时间序列预测问题.首先,FM-CMNN在保留原始CMNN输入变量的地址映射方式的情况下,在CMNN存储空间中引入铃型模糊隶属度函数,从而保证在不需增加量化级数的情况下提高网络的泛化能力.然后,使用梯度下降算法对网络权值进行更新,提高网络的逼近强度.最后,通过非线性时间序列预测基准实验和污水处理中水质参数预测实验,验证了FM-CMNN性能的可靠性.
