基于自适应等距映射算法的软测量建模

针对等距映射(Isomap)算法中的邻域图构造问题,提出1种自适应确定邻域的方法。利用欧氏距离计算样本相似系数。基于各样本的局部密度和平均密度构造密度指数函数。根据密度指数函数自适应调整样本的近邻数,构造合理的邻域图。采用高斯过程回归(GPR)建立模型。将该方法应用于某双酚A生产装置的软测量建模中。仿真结果表明,基于自适应Isomap算法建立的GPR模型比Isomap-GPR模型具有更高的估计精度,均方根误差减小了约15%。

基于改进扩张搜索聚类算法的多流形软测量建模

针对化工生产过程工况复杂多变,单一的软测量模型难以满足系统对估计精度的要求,提出了一种基于改进的扩张搜索聚类算法的多流形软测量建模的方法。该算法采用流形距离来代替欧氏距离,自适应地确定邻域半径,并引入局部密度用于确定聚类中心,对聚类后得到的各个子流形分别采用流形学习中的核等距映射法进行特征提取,建立基于高斯过程回归的子模型。将该方法应用于某双酚A生产装置的软测量建模,仿真结果验证了该方法的有效性。

基于KIsomap特征提取的软测量建模方法

来自化工生产过程的数据大多具有非线性和高维性,对数据进行特征提取是软测量建模过程的必要环节。流形学习作为一种非线性维数约简方法,可以获得高维数据在低维空间的嵌入。针对流形学习中的等距映射法(Isomap)鲁棒性差、拓扑稳定性不好等缺点,通过常数偏移的方法构造核矩阵,形成核等距映射法(KIsomap),提高了Isomap算法的鲁棒性和拓扑稳定性。运用一种将K近邻与ε-半径法相结合的方法构造邻域图,基于核等距映射法(KIsomap)对数据进行特征提取,并建立高斯过程回归软测量模型,提高了模型的泛化能力与学习效率。将该方法应用于某双酚A装置的软测量建模,仿真结果表明相比于其他特征提取的软测量建模方法,该方法具有更高的估计精度和学习效率。