基于改进即时学习算法的镨/钕元素组分含量预测

• 作者: 朱建勇 杨刚 杨辉 陆荣秀 饶运春
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: 即时学习 萃取过程 组分含量 预测 相似度准则 局部模型更新策略
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 1846-1854
• 页数: 9页
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2020.90479

摘要

针对镨/钕(Pr/Nd)萃取过程元素组分含量难以在线实时检测的现状,引入加权相似度准则和局部模型更新策略,提出一种基于改进即时学习算法的稀土元素组分含量快速估计方法.首先,为了保证即时学习算法学习集选取的合理性,充分考虑输入输出变量之间的相关程度,采用互信息加权的相似度准则选择建模邻域,以最小二乘支持向量机(LSSVM)作为即时学习算法的局部模型;其次,依据由相似度阈值更新和数据库更新组成的模型更新策略校正LSSVM局部模型,改善组分含量预测模型的精度和实时性;最后,基于镨/钕萃取现场数据进行仿真对比试验,结果表明所建模型具有精度高、实时性好等优点,适用于稀土萃取生产现场元素组分含量的快速预估.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨辉	华东交通大学电气与自动化工程学院	76	653	13.0	20.0
2	陆荣秀	华东交通大学电气与自动化工程学院	26	149	8.0	10.0
3	饶运春		1	0	0.0	0.0
4	朱建勇		4	3	1.0	1.0
5	杨刚	华东交通大学电气与自动化工程学院	12	32	3.0	5.0