【摘 要】
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工业过程常含有显著的非线性、时变等复杂特性,传统的极限学习机有时无法充分利用数据信息,所建软测量模型预测性能较差。为了提高极限学习机的泛化能力和预测精度,提出一种
【机 构】
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江南大学物联网工程学院,江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61773182);江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)
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工业过程常含有显著的非线性、时变等复杂特性,传统的极限学习机有时无法充分利用数据信息,所建软测量模型预测性能较差。为了提高极限学习机的泛化能力和预测精度,提出一种改进粒子群优化的极限学习机软测量建模方法。首先,利用高斯函数正态分布的特点实现惯性权重的自适应更新,并线性变化学习因子以提高粒子群优化算法的收敛速度和搜索性能;然后将该算法用于优化极限学习机的惩罚系数和核宽,得到一组最优超参数;最后将该方法应用于脱丁烷塔过程软测量建模中。仿真结果表明,优化后的极限学习机模型预测精度有明显的提高,验证了所提方法不仅
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