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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

Chao ZHAO,Zhaoquan CHEN,Xiaoyan CHEN

Computers and Applied Chemistry（2019）

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Abstract
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(AWLS-SVM)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.
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Key words
Aromatics yield,Soft sensor,Adaptive Weighted,Least Squares,Support Vector Machines,Differential Evolution (DE)
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