改进的FCM-LSSVM青霉素发酵过程预测建模

• 作者: 熊印国
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 青霉素发酵过程 模糊C均值聚类 最小二乘向量机 预测
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 建模与仿真系统
• 页码范围: 2237-2242
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 3569字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.151280

摘要

针对青霉素发酵过程周期长,每个阶段表现出不同的特性,最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LSSVM)的全局模型预测精度难以保证的问题,提出了改进的基于模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering algorithm,FCM)和LSSVM的青霉素发酵过程分段建模方法.首先,在分析影响青霉素产物浓度相关因素的基础上选取输入变量,对样本数据采用FCM算法聚类,按照最大隶属度将样本归类为稳定过程或过渡过程;然后,分别为稳定过程的4个阶段和过渡过程的3个阶段分别建立LSSVM子模型,最后通过子模型切换策略得到系统输出.利用Pensim仿真平台数据,将提出的方法与FCM-LSSVM和LSSVM方法进行比较,平均绝对误差分别为0.0132、0.0143、0.0149,均方根误差分别为0.0178、0.0192、0.0216,实验结果表明,所提出的方法具有良好的精度和泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊印国	宜春学院物理科学与工程技术学院	17	39	3.0	5.0