【摘 要】
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当下,工业生产过程愈发繁杂,需要控制的节点不断增多,进而对关键节点的预测也有了更高的要求。在以往的传统工业生产过程中,通常采用传统的点预测对关键变量进行预测估计,然而随着实际工业过程日渐复杂,仅仅依靠点值无法对变量进行不确定分析,故点预测方法在一定程度上无法满足监控关键变量的需求。区间预测作为一种趋势分析方法,对复杂工业过程中关键变量的预测有较高的精度,并且可以直观地对关键变量变化趋势进行观测,已
【基金项目】
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国家自然科学基金项目《不平衡小样本数据下复杂石化工业危化品灾害风险演化预测方法研究》（No.61973022）； 国家自然科学基金项目《复杂工业过程报警识别分析与依赖溯源关键技术研究》（No.61573051）；
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当下,工业生产过程愈发繁杂,需要控制的节点不断增多,进而对关键节点的预测也有了更高的要求。在以往的传统工业生产过程中,通常采用传统的点预测对关键变量进行预测估计,然而随着实际工业过程日渐复杂,仅仅依靠点值无法对变量进行不确定分析,故点预测方法在一定程度上无法满足监控关键变量的需求。区间预测作为一种趋势分析方法,对复杂工业过程中关键变量的预测有较高的精度,并且可以直观地对关键变量变化趋势进行观测,已成为工业过程监控的重要手段。因此,本课题着重面向复杂工业过程,开展关键变量区间估计方法研究,主要工作有以下三点:（1）面向复杂工业过程中的时序数据,提出了一种改进的双储备池回声状态网络预测模型。首先,提出一种改进的主成分分析法（Improved Principal Component Analysis,IPCA）,用于数据降维。其次,提出改进的免疫遗传（Improved Immune Genetic Algorithm,IIGA）算法对储备池参数进行优化,以扩大参数搜索范围,进而解决参数随机性的问题,并提高模型泛化精度。（2）基于上述点预测模型,提出基于Bootstrap残差重采样的预测区间模型。通过Bootstrap残差重采样对点预测结果提取残差,然后结合模型方差和噪声方差构建预测区间。此外,引入预测区间覆盖率（PICP）、标准化的平均预测区间宽度（NMPIW）等四项指标评判预测区间质量。（3）运用标准函数数据集进行验证,并应用于精对苯二甲酸溶剂系统（Pure Terephthalic Acid,PTA）进行仿真,经对比分析可知,本文所提方法在预测精度、区间质量等方面表现得更为优越,为关键变量的不确定分析提供了支持。
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