基于自适应加权最小二乘支持向量机的芳烃产量软测量建模（英文）

论文摘要

芳烃收率是催化重整生产过程中的重要质量指标。针对其软测量建模中样本数据可能存在的测量误差对模型性能的影响,提出一种自适应加权最小二乘支持向量机（AWLSSVM）回归建模方法。该方法基于最小二乘支持向量机模型,根据样本拟合误差,并结合改进的指数分布加权规则,为每个建模样本分配不同的权值,以降低测量误差对建模精度的影响;同时提出一种全局优化算法—混沌粒子群模拟退火（CPSO-SA）算法对最小二乘支持向量机的模型参数进行优化选择,以提高模型的泛化能力。仿真实验表明,AWLS-SVM模型的预测精度及鲁棒性能优于LS-SVM和WLS-SVM。最后,应用AWLS-SVM方法建立催化重整生产过程芳烃收率的软测量模型,获得了较好的效果。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 赵超,陈肇泉,陈晓彦

关键词: 软测量,混沌粒子群模拟退火算法,催化重整,芳烃收率

来源: 计算机与应用化学 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 有机化工

单位: 福州大学石油化工学院

基金: National Natural Science Foundation of China(No.6080402,No.61374133),Specialized Reseach Fund for the Doctoral Program of Higher Education(20133314120004)~~

分类号: TQ241

DOI: 10.16866/j.com.app.chem201903009

页码: 255-264

总页数: 10

文件大小: 641K

下载量: 57

相关论文文献

• [1].基于人工鱼群算法的孪生支持向量机[J]. 智能系统学报 2019(06)
• [2].基于改进支持向量机的温室大棚温度预测[J]. 科技创新与应用 2020(10)
• [3].结构化支持向量机研究综述[J]. 计算机工程与应用 2020(17)
• [4].支持向量机理论及应用[J]. 科学技术创新 2019(02)
• [5].加权间隔结构化支持向量机目标跟踪算法[J]. 中国图象图形学报 2017(09)
• [6].多分类孪生支持向量机研究进展[J]. 软件学报 2018(01)
• [7].模糊型支持向量机及其在入侵检测中的应用[J]. 科技创新与应用 2018(11)
• [8].从支持向量机到非平行支持向量机[J]. 运筹学学报 2018(02)
• [9].支持向量机的基本理论和研究进展[J]. 长江大学学报(自科版) 2018(17)
• [10].孪生支持向量机综述[J]. 计算机科学 2018(11)
• [11].一种新的基于类内不平衡数据学习支持向量机算法[J]. 科技通报 2017(09)
• [12].分段熵光滑支持向量机性能研究[J]. 计算机工程与设计 2015(08)
• [13].有向无环图-双支持向量机的多类分类方法[J]. 计算机应用与软件 2015(11)
• [14].基于支持向量机的股票价格预测模型研究与应用[J]. 课程教育研究 2016(28)
• [15].灰狼优化的混合参数多分类孪生支持向量机[J]. 计算机科学与探索 2020(04)
• [16].基于属性约简—光滑支持向量机的中小企业信息化评价研究[J]. 软件工程 2020(07)
• [17].基于稀疏孪生支持向量机的人脸识别[J]. 信息技术 2020(07)
• [18].基于总类内分布的松弛约束双支持向量机[J]. 济南大学学报(自然科学版) 2018(04)
• [19].基于多分类支持向量机的评估模型研究[J]. 数学的实践与认识 2017(01)
• [20].改进的支持向量机在微博热点话题预测中的应用[J]. 现代情报 2017(03)
• [21].多核在线支持向量机算法研究及应用[J]. 宜宾学院学报 2017(06)
• [22].基于改进遗传算法的支持向量机参数优化方法[J]. 计算机与现代化 2015(03)
• [23].一种层次粒度支持向量机算法[J]. 小型微型计算机系统 2015(08)
• [24].自训练半监督加权球结构支持向量机多分类方法[J]. 重庆邮电大学学报(自然科学版) 2014(03)
• [25].四类基于支持向量机的多类分类器的性能比较[J]. 聊城大学学报(自然科学版) 2014(03)
• [26].一种模糊加权的孪生支持向量机算法[J]. 计算机工程与应用 2013(04)
• [27].一种采用粗糙集和遗传算法的支持向量机[J]. 山西师范大学学报(自然科学版) 2013(01)
• [28].基于在线支持向量机的无人机航路规划技术[J]. 电光与控制 2013(05)
• [29].贪婪支持向量机的分析及应用[J]. 计算机工程与应用 2012(24)
• [30].一种改进的双支持向量机[J]. 辽宁石油化工大学学报 2012(04)

标签：软测量论文;  混沌粒子群模拟退火算法论文;  催化重整论文;  芳烃收率论文;