基于证据合成规则的多模型软测量
唐苦1
王昕2
王振雷1
1.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,上海,2002372.上海交通大学电工与电子技术中心,上海,200240
摘要：针对传统软测量方法存在的预测性能差、融合能力低和适应性不强等缺点,本文提出了一种基于证据(D-S)合成规则的多模型软测量方法.首先,利用仿射传播(AP)聚类方法和最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立多个子模型;然后,利用D-S合成规则得到多个证据概率分配函数,将其作为权值因子对子模型输出进行融合得到多模型的输出,提高了模型的预测能力和融合能力;最后,将上述方法用于非线性系统和酯化率的软测量建模,仿真结果表明,相比于单一模型和传统的多模型软测量方法,本文方法具有更好的预测性能和精度,是一种有效的软测量方法.
关键词：证据合成规则多模型数据融合仿射传播聚类软测量
分类号：TP273(自动化技术及设备)
资助基金：国家重点基础研究发展计划（973计划）(2012CB720500)国家自然科学基金(U1162202)国家高技术研究发展计划（863计划）(2013AA040701)国家科技支撑计划(2012BAF05B00)上海市科技攻关计划(12dz1125100)流程工业综合自动化国家重点实验室开放基金(B504)
论文发表日期：2014-01-01
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( 632-637 )
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