基于QPSO-LSSVM的醋酸乙烯聚合率软测量建模研究

• 作者: 夏梁志 李华
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 软测量 醋酸乙烯聚合率 最小二乘支持向量机 量子粒子群优化
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 控制理论与应用
• 页码范围: 10-13,17
• 分类号: TP274
• 字数: 3459字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7241.2011.08.003

摘要

针对目前聚乙烯醇生产过程中醋酸乙烯(VAC)聚合率难以用常规的传感器在线测量的情况,本文在分析了量子粒子群(QPSO)和最小二乘支持回归机(LS-SVM)原理的基础上,提出了利用QPSO和LS SVM相结合的方法建立醋酸乙烯聚合率软测量模型,利用量子粒子群的全局搜索能力来对最小二乘支持向量机在建模过程中重要的参数进行优化.仿真结果表明:所建立的软测量模型泛化能力强,精度高,比已有的神经网络和支持向量机软测量模型能更好的实现醋酸乙烯聚合率的在线估计.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李华	兰州交通大学自动化与电气工程学院	54	331	10.0	14.0
2	夏梁志	兰州交通大学自动化与电气工程学院	1	3	1.0	1.0