基于小波和LS-SVM的软测量建模方法

• 作者: 向峥嵘 陈庆伟
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 软测量 最小二乘支持向量机 小波分析 量子粒子群优化
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 页码范围: 63-66
• 页数: 4页
• 分类号: TP274
• 字数: 2316字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.2010.01.010

摘要

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现在线检测的问题,提出了一种基于小波和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软测量建模方法.首先通过小波变换把样本数据序列分解为不同频段的子序列,然后对这些子序列分别采用LS-SVM进行建模,最后通过小波重构得到主导变量的估计值.其中采用量子粒子群算法(PSO)来优化选取LS-SVM参数.通过仿真实验验证此方法,实验结果表明所提出的方法具有估计精度高、泛化能力强等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	向峥嵘	南京理工大学自动化学院	56	277	8.0	11.0
2	陈庆伟	南京理工大学自动化学院	167	2469	26.0	41.0