【摘 要】
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针对污水处理过程中存在的多变量耦合、强非线性以及参数时变等问题,提出基于多核学习相关向量机的软测量建模方法,并采用粒子群算法对多核权重以及核参数进行优化。同时,引
【机 构】
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华南理工大学自动化科学与工程学院,浙江大学工业控制技术国家重点实验室,贵州民族大学数据科学与信息工程学院,广州中国科学院沈阳自动化研究所分所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61873096,61673181,61533002);广东省科技计划项目(2016A020221007);2017中央高校基本科研业务资助项目一面上项目(2017MS053);广州市科技计划项目(201804010256);工业控制技术国家重点实验室课题(ICT1800372);贵州省科技厅联合基金项目(黔科合LH字[2014]7379)
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针对污水处理过程中存在的多变量耦合、强非线性以及参数时变等问题,提出基于多核学习相关向量机的软测量建模方法,并采用粒子群算法对多核权重以及核参数进行优化。同时,引入时间差分(timedifference)方法改进多核相关向量机的动态特性。为了验证所提模型的有效性,通过一仿真案例与单核相关向量机、多层前馈神经网络和基于遗传算法的支持向量机进行对比研究。结果表明,所提模型具有更好的预测效果。最后,对模型的鲁棒性在数据漂移和异常的场景下进行了讨论。
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