一种基于局部模型的多工况过程质量预测方法
Application Research of Computers（2014）
Abstract
根据不确定、非线性复杂生产过程的质量预测难点,提出一种基于局部模型的多工况过程质量预测方法.首先利用K-均值聚类算法对过程进行工况划分,结合支持向量机回归原理建立各局部质量预测模型,再利用改进粒子群算法求解最优的各局部模型权重,使全局模型的输出与预期输出之间的误差达到最小,以得到其全局模型,进而实现生产过程的质量预测.该方法较好地解决了复杂生产过程的复杂不确定的问题,同时有良好的全局适应性.最后以Tennessee Eastman (TE)为例,实现其生产过程的建模和质量预测,结果表明了该方法的可行性和有效性.
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