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基于多模型动态融合的自适应软测量建模方法
被引量:
2
1
作者
傅永峰
徐欧官
+1 位作者
陈祥华
陈伟杰
《高校化学工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第5期1186-1193,共8页
针对目前软测量建模过程中,单个模型难以精确描述复杂非线性对象而多模型又多采用静态模型因而对系统实际运行中的动态变化考虑不足的问题,提出了一种基于多模型动态融合的自适应软测量建模方法。该方法首先采用仿射传播聚类算法对样本...
针对目前软测量建模过程中,单个模型难以精确描述复杂非线性对象而多模型又多采用静态模型因而对系统实际运行中的动态变化考虑不足的问题,提出了一种基于多模型动态融合的自适应软测量建模方法。该方法首先采用仿射传播聚类算法对样本数据进行分类,并对不同类别的输入样本分别建立基于高斯过程回归的子模型,最后使用动态Gauss-Markov估计对各子模型估计值进行融合。将上述方法应用于对二甲苯(p-xylene,简称PX)吸附分离过程纯度的软测量建模,仿真结果表明该方法能够有效地增强模型适应工况变化的能力,是一种有效的软测量建模方法。
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关键词
软测量
仿射传播(AP)
高斯过程回归(GPR)
动态
gauss
-
markov
估计
PX纯度
下载PDF
职称材料
题名
基于多模型动态融合的自适应软测量建模方法
被引量:
2
1
作者
傅永峰
徐欧官
陈祥华
陈伟杰
机构
浙江工业大学之江学院
出处
《高校化学工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第5期1186-1193,共8页
基金
国家自然科学基金(61304125
61203133)
文摘
针对目前软测量建模过程中,单个模型难以精确描述复杂非线性对象而多模型又多采用静态模型因而对系统实际运行中的动态变化考虑不足的问题,提出了一种基于多模型动态融合的自适应软测量建模方法。该方法首先采用仿射传播聚类算法对样本数据进行分类,并对不同类别的输入样本分别建立基于高斯过程回归的子模型,最后使用动态Gauss-Markov估计对各子模型估计值进行融合。将上述方法应用于对二甲苯(p-xylene,简称PX)吸附分离过程纯度的软测量建模,仿真结果表明该方法能够有效地增强模型适应工况变化的能力,是一种有效的软测量建模方法。
关键词
软测量
仿射传播(AP)
高斯过程回归(GPR)
动态
gauss
-
markov
估计
PX纯度
Keywords
soft sensor
affinity propagation(AP)
gauss
ian process regression(GPR)
dynamic
gauss
-
markov
estimation
PX purity
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多模型动态融合的自适应软测量建模方法
傅永峰
徐欧官
陈祥华
陈伟杰
《高校化学工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
2
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职称材料
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参考文献
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