基于迁移学习工况划分的裂解炉收率PSO-LS-SVM建模

• 作者: 刘佳 朱理 邵诚
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 预测 模型 优化 工况划分 收率 迁移学习 PSO-LS-SVM算法 乙烯裂解炉
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 1982-1988
• 页数: 7页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/j.issn.0438-1157.20151745

摘要

乙烯裂解炉收率的实时预测对于生产的先进控制及节能降耗具有重要意义.实际生产过程中,不同工况的收率具有较大差别,采用单一工况、单一模型无法满足生产需要.考虑到裂解炉不同运行过程中的相似性,同时为了减小建模过程中典型样本的采集成本,有效利用历史数据,辅以迁移学习算法实现工况的高精度划分.不同工况采用泛化能力强、训练速度高的最小二乘支持向量机建模,并利用粒子群算法对LS-SVM的参数寻优,进一步提高模型精度,从而实现了多工况、多模型的高精度收率预测.基于某乙烯厂现场数据的实验结果表明,多工况、多模型的预测效果更准确合理,PSO优化LS-SVM建立的裂解炉收率模型预测精度更高,趋势跟踪性能良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵诚	大连理工大学先进控制技术研究所	120	2026	21.0	41.0
2	刘佳	大连理工大学先进控制技术研究所	23	160	8.0	12.0
3	朱理	大连理工大学先进控制技术研究所	1	12	1.0	1.0