基于深层神经网络的多输出自适应软测量建模

• 作者: 刘乙奇 吴菁 邱禹 黄道平
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 污水 软测量 神经网络 多输出 预测 时差建模 变量重要性投影
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 3101-3113
• 页数: 13页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/j.issn.0438-1157.20171624

摘要

在污水处理运行过程中,多个重要的难测过程变量的存在,不仅妨碍了生产过程的监控,而且阻碍了过程控制策略的调整或优化.即使软测量模型得到合理的构建,在投入运行后仍然遭受性能的退化和同时带来的高昂的维护成本.此外,合适辅助变量的选取直接影响后续建模的效果.因此,文中提出了一种基于深层神经网络的多输出自适应软测量模型,用于污水处理过程中多个目标变量的同步在线预测.其中,深层神经网络基于一种栈式自编码而构建,在极端复杂场景下具有优异的在线预测性能;并在建模中引入时差建模和变量重要性投影(VIP)这两种算法,以应对性能退化问题和实现辅助变量的精选.最后,通过一个实际案例对所提出模型进行验证.结果表明,所提出的软测量模型不仅具有较好的多输出预测性能,且在单目标预测结果上也有不错的表现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘乙奇	华南理工大学自动化科学与工程学院	17	96	5.0	9.0
3	黄道平	华南理工大学自动化科学与工程学院	115	944	15.0	24.0
4	吴菁	华南理工大学自动化科学与工程学院	6	13	2.0	3.0
5	邱禹	华南理工大学自动化科学与工程学院	4	28	2.0	4.0