基于支持向量机和粒子群算法的软测量建模
刘瑞兰1
牟盛静2
苏宏业3
褚健3
1.南京邮电大学,自动化学院,江苏,南京,2100032.新加坡高性能计算研究所,新加坡,1175283.浙江大学,先进控制研究所,工业控制技术国家重点实验室,浙江,杭州,310027
摘要：针对PX氧化过程中的4-CBA浓度的估计问题,提出了基于支持向量机和粒子群算法来估计机理模型参数的方法.用支持向量机回归来提取特征样本,这些少量的特征样本估计机理模型参数可以减少计算时间,同时避免了人工随机试凑法选择训练样本的盲目性.采用粒子群算法来估计非线性机理模型的参数,可以避免传统方法对初始点和样本的依赖.工业实例表明,本文提出的方法是有效的.
关键词：支持向量机特征样本粒子群优化算法PTA氧化过程软测量
分类号：TP274(自动化技术及设备)
资助基金：国家高技术研究发展计划（863计划）(2001AA413020)国家自然科学基金(60025308)
论文发表日期：2006-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 895-899,906 )
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