即时局部建模在填料塔液泛气速预测的应用

• 作者: 刘毅 周丽春 金福江 靳鑫 高增梁
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 非线性系统 动态建模 神经网络 递推算法 极限学习机 系统工程
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 页码范围: 1070-1075
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6|TQ02
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/j.issn.0438-1157.20151956

摘要

填料塔在工业生产中应用广泛，准确预测填料塔的液泛气速具有重要的应用价值。实际的填料类型多种多样，获取的填料数据也存在差异，单一全局模型的预测效果受到一定的限制。首先给出了岭参数极限学习机模型及其节点增加的递推算法，以有效更新在线模型。结合即时学习方式，提出了局部递推岭参数极限学习机在线建模方法，用于填料塔液泛气速的预测。实验结果表明所提出方法能更充分挖掘数据间的相关信息，预测效果优于相应的全局模型。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高增梁	浙江工业大学过程装备及其再制造教育部工程研究中心	124	917	17.0	23.0
2	金福江	华侨大学信息科学与工程学院	91	385	9.0	14.0
3	周丽春	华侨大学信息科学与工程学院	18	98	5.0	9.0
4	刘毅	浙江工业大学过程装备及其再制造教育部工程研究中心	8	25	4.0	4.0
5	靳鑫	浙江工业大学过程装备及其再制造教育部工程研究中心	1	5	1.0	1.0