基于自适应加权最小二乘支持向量机的青霉素发酵过程软测量建模

• 作者: 戴坤成 李俊 王贵评 赵超
• 来源期刊: 南京理工大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 加权最小二乘支持向量机 青霉素发酵过程 正态分布 混沌差分进化-模拟退火优化 软测量建模
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 100-107
• 页数: 8页
• 分类号: TP181
• 字数: 5516字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14177/j.cnki.32-1397n.2017.41.01.014

摘要

针对生化过程软测量建模过程中样本数据可能包含的测量误差对模型性能的影响,提出一种自适应加权最小二乘支持向量机(Adaptive weighted least squares support vector machine,AWLS-SVM)回归的软测量建模方法.该方法基于最小二乘支持向量机模型,根据样本拟合误差,并结合改进的正态分布赋权规则,自适应地为每个建模样本分配不同的权值,以降低随机误差对模型性能的影响;同时采用混沌差分进化-模拟退火(Chaos differential evolution simulated annealing,CDE-SA)算法对模型参数进行优化选择,以提高模型的泛化能力.仿真实验表明,AWLS-SVM模型的预测精度及鲁棒性能优于最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LS-SVM)和加权最小二乘支持向量机(Weighted least squares support vector machine,WLS-SVM).利用Pensim仿真平台的数据,将AWLS-SVM方法用于青霉素发酵过程软测量建模,获得了较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵超	福州大学石油化工学院	26	191	9.0	13.0
2	李俊	福州大学石油化工学院	9	34	2.0	5.0
3	戴坤成	福州大学石油化工学院	10	101	7.0	10.0
4	王贵评	福州大学石油化工学院	7	72	4.0	7.0