基于核岭回归估计器的常压塔航煤干点推断控制

提出了一种基于核岭回归推断估计器的新型推断控制策略,来实现常压塔航煤干点的在线检测和控制.首先,对支持向量机与最小二乘支持向量机回归算法进行了分析,并提出一种直接优化核岭回归算法.其次,通过采集的二次变量数据和化验数据,用核岭回归方法建立了航煤干点的估计器模型.最后进行了仿真,结果表明,在相同样本集下,与支持向量机、RBF网络模型比较,所提建模方法调节参数少,预测精度高.

基于最小二乘支持向量机的航煤干点软测量应用研究

传统支持向量机是近几年发展起来的一种基于统计学习理论的学习机器,在非线性函数回归估计方面有许多应用。最小二乘支持向量机用等式约束代替传统支持向量机方法中的不等式约束,利用求解一组线性方程得出对象模型,避免了求解二次规划问题。本文采用最小二乘支持向量机解决了航空煤油干点的在线估计问题,结果表明,最小二乘支持向量机学习速度快、精度高,是一种软测量建模的有效方法。在相同样本条件下,比RBF网络具有较好的模型逼近性和泛化性能,比传统支持向量机可节省大量的计算时间。

基于样条变换偏最小二乘回归应用航油干点的软测量

在偏最小二乘回归和样条变换理论研究的基础上,提出炼油装置常压塔航油干点的软测量。采用偏最小二乘回归方法筛选一种辅助变量和建立航油干点的软测量模型。仿真结果表明,本方法选择的辅助变量携带信息量大,对主导变量解释能力强。如样本集相同,比RBF网络和支持向量机软测量模型预测精度高,泛化能力强。