一种基于局部模型的多工况过程质量预测方法

• 作者: 张敏 程文明
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 多工况 多模型 支持向量机 粒子群算法 质量预测
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 页码范围: 1740-1743
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.06.032

摘要

根据不确定、非线性复杂生产过程的质量预测难点,提出一种基于局部模型的多工况过程质量预测方法.首先利用K-均值聚类算法对过程进行工况划分,结合支持向量机回归原理建立各局部质量预测模型,再利用改进粒子群算法求解最优的各局部模型权重,使全局模型的输出与预期输出之间的误差达到最小,以得到其全局模型,进而实现生产过程的质量预测.该方法较好地解决了复杂生产过程的复杂不确定的问题,同时有良好的全局适应性.最后以Tennessee Eastman (TE)为例,实现其生产过程的建模和质量预测,结果表明了该方法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程文明	西南交通大学机械工程学院	196	1987	21.0	34.0
2	张敏	西南交通大学机械工程学院	63	389	10.0	17.0