基于双阈值AdaBoost算法的4-CBA含量软测量建模

针对PX氧化过程中4-CBA含量无法在线测量的问题,提出了一种基于双阈值更新样本权重的AdaBoost算法,该算法以BP神经网络作为弱学习器,采用轮盘赌方法根据样本权重在训练样本集中选择部分样本训练弱学习器,采用上一轮弱学习器的训练相对误差绝对值来更新所有训练样本的权重,在此基础上,用双阈值对样本误差范围进行划分,然后用不同的权重因子与原来的样本权值相乘实现样本权值的二次更新。该过程降低了含有大误差的样本的权值,增加了较大误差的样本的权值,从而减小了在下一轮训练过程中选到异常样本的概率。分别采用5种不同的方法并用实测的工业数据建立了4-CBA含量软测量模型,仿真结果表明用提出的改进AdaBoost算法建立的4-CBA含量软测量模型,其预测误差小于其他方法建立的模型误差。

基于稀疏最小二乘支持向量机的软测量建模

针对传统最小二乘支持向量机非稀疏化解问题,提出了基于遗传算法的最小二乘支持向量机稀疏化及参数优化方法,稀疏化的基本思想是给训练样本赋予一个概率值,将概率值小于0.5的样本作为测试样本,从而将总的训练样本集分成测试样本集和保留的训练样本集。定义了包括稀疏率、训练误差及测试误差在内的适应度函数。种群个体的前N维表示每个样本对应的概率,后m维表示要优化的参数。通过选择、交叉和变异操作对所有参数进行整体优化,取适应度最小的个体对应的保留的训练样本及优化参数建立最小二乘支持向量机模型。并用该方法用于PX氧化过程4-CBA含量的软测量中,工业数据仿真结果表明,用本文提出的方法稀疏化率达到87%,核参数选取自动完成,与稀疏前建立的模型相比推广能力更高。