基于特征提取和极限学习机的软测量方法

• 作者: 严东 汤健 赵立杰
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 优化极限学习机 主元分析 特征提取 软测量
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 过程控制技术及应用
• 页码范围: 55-58
• 页数: 4页
• 分类号: TP27
• 字数: 3892字
• 语种: 中文

摘要

针对建模数据存在的高维、共线性等特征,以及常用的基于人工智能的建模方法存在的模型结构难以确定、学习速度慢等缺点,提出了由基于主元分析(PCA)的特征提取和基于优化极限学习机(OELM)的建模算法两部分组成的软测量方法.采用PCA消除输入变量间的共线性并降低输入变量维数,以提取的线性无关的独立变量作为软测量模型的输入,从而简化模型结构.采用集成极限学习机(ELM)与支持向量机(SVM)算法优点的OELM方法作为建模算法,避免了ELM模型的随机性和SVM模型求解的复杂性.将特征提取方法与OELM方法结合后,提高了软测量模型的训练速度和预测性能.采用所述方法,对混凝土抗压强度的软测量问题进行了实验研究,验证了所提方法的有效性.该方法同时可以应用于基于雷达、光电等高维数据的目标识别,具有广阔的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵立杰	东北大学自动化研究中心	18	406	10.0	18.0