结合机理先验约束的Kriging模型参数优化方法研究

• 作者: 李绍军 许文夕
• 来源期刊: 高校化学工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: Kriging模型 先验知识 约束处理 智能算法 参数估计
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 化工系统工程
• 页码范围: 442-448
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 5963字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-9015.2017.00.017

摘要

基于过程先验知识和Kriging模型,针对Kriging模型在求解参数过程中容易陷入局部最优的缺陷,提出一种利用进化优化算法求解模型参数的方法.在参数求解过程中,将过程变量对应的输出函数的单调性和凹凸性先验知识作为约束条件,在合理的样本数目下,得到更符合先验知识的Kriging模型,提高模型的预测精度.通过函数仿真实验和复合纳滤膜的溶胶粒径的预测估计验证了此建模方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李绍军	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	52	377	10.0	16.0
2	许文夕	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	1	1	1.0	1.0