有偏最小最大概率模型及在汽油属性预测中的应用
贺凯迅1
刘晶晶2
王小邦2
苏照阳2
1.山东科技大学 电气与自动化工程学院, 山东 青岛 266590;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.山东科技大学 电气与自动化工程学院, 山东 青岛 266590
摘要：汽油属性的在线预测多采用无偏估计方法建立的近红外定量分析模型实现,累积预测误差的正负偏差范围难以控制,这会严重影响汽油调合优化控制的投运效果.针对这一问题,本文提出了一种采用有偏估计实现油品属性在线预测的方法.首先从最小最大概率学习机出发,提出了有偏最小最大概率回归模型.然后利用即时学习方法设计了有偏回归模型的局部建模与更新策略,用以提高回归模型的自适应能力.最后在国内某炼厂汽油调合过程中采集的工业数据上进行实验,结果表明该方法与传统方法相比具有明显优势,有利于大幅度提高调合优化控制的投运率.
关键词：汽油调合最小最大概率机动态建模机器学习过程系统
资助基金：国家自然科学基金(61803234)国家自然科学基金(61873149)国家自然科学基金(61751307)山东省自然科学基金(ZR2017BF026)中国博士后科学基金(2018M632691)
论文发表日期：2020-08-28
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：9( 1799-1807 )
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