论文摘要
过程系统工业中的许多研究依赖于场景数据样本,对于样本数据稀缺的场景通常需对其进行扩充。目前常见的场景发生方法大多未考虑场景样本特征之间的复杂相关性。本文提出一种基于Vine Copulas的工业场景样本发生方法,它通过D-vine Copulas模型构建场景变量间的复杂关系,从而模拟生成新的场景。此外,为降低模型的复杂度,在预处理中引入了SAE（Sparse Auto Encoder）方法。为评估场景发生方法的效果,引入了MMD（Maximum Mean Discrepancy）距离作为评价指标。文章最后通过MMD度量和TE（Tennessee Eastman）故障检测案例验证了方法的有效性。
论文目录
文章来源
类型: 国内会议
作者: 应天裕,冯毅萍,张彩友,顾天雄,富银芳
关键词: 场景发生,工业生产
来源: 2019中国自动化大会(CAC2019) 2019-11-22
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 数学
单位: 浙江大学智能系统与控制研究所,国网浙江省电力有限公司
分类号: O212.2
DOI: 10.26914/c.cnkihy.2019.043658
页码: 241-246
总页数: 6
文件大小: 670k
下载量: 43
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