基于最小二乘支持向量机的发酵过程混合建模

提出了一种综合先验知识与最小二乘支持向量机的发酵过程建模方法,并且采用遗传算法进行最小二乘支持向量机的参数优化选取。该模型应用到一个具体发酵过程状态变量的预估中,仿真结果表明基于最小二乘支持向量机的混合模型具有很高的精度与范化能力,同时也表明了最小二乘支持向量机是软测量建模的一种有效方法。

基于改进串联混合建模方法的发酵过程菌体浓度软测量

发酵过程中菌体浓度难以在线实时测量,给控制与优化带来困难。针对这一问题,本文利用软测量技术来实现菌体浓度的在线估计,并提出了一种改进的串联混合建模方法用以建立菌体浓度软测量模型。改进的串联混合建模方法,克服了现有方法需要利用插值所得的数据进行软测量模型构建的不足,从而保证了建模数据的可靠性。利用诺西肽发酵过程生产数据进行仿真研究,仿真结果表明,基于改进串联混合建模方法的软测量模型是有效的,比基于现有方法的软测量模型具有更好的估计性能。