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《江西理工大学》 2011年
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基于支持向量机的软测量方法及其应用研究

谢福民  
【摘要】:软测量技术是当今过程控制领域的热点研究领域之一,在工业过程控制中已经得到了广泛的应用。软测量技术通过间接测量的方法,实现了对那些很难甚至是无法使用测量设备直接测量的重要过程控制变量的监控,从而保证了产品的质量以及生产的安全。软测量技术的核心问题是建立优质的软测量数学模型。 基于数据挖掘技术的机器学习是当代人工智能技术中的重要方面。统计学习理论拥有一套很完善、坚实的理论基础,它专门用于研究小样本情况下机器学习规律的,并提供了一个统一的框架来解决有限样本的学习问题。在统计学习理论的基础上发展起来的支持向量机理论是一种新的通用机器学习方法,它能够很好的解决小样本情况下的机器学习问题。与其它的机器学习方法相比,支持向量机能够避免陷入局部最小点以及过学习,同时还有更好的模型泛化能力。 本论文就上面所述主要内容进行了深入的研究,研究具体内容和研究结果如下: 1.在深入了解支持向量机的基本原理和支持向量机基本算法的基础上,选择了一种控制性能优越的最小二乘支持向量机算法。最小二乘支持向量机算法由于约束条件由原来的非线性约束转变为线性约束,不仅拥有经典支持向量机算法避免陷入局部最小点、避免过学习等优点,还拥有求解简单、避免维数灾难等优点。 2.在分析和了解工业过程软测量原理的基础上,将最小二乘支持向量机算法引入到污水处理重要污水出水指标软测量技术中。针对污水处理重要污水出水指标监控过程中,传统的化学试剂方法测试过程复杂、耗时太多、二次污染严重等问题,探讨了最小二乘支持向量机在污水处理重要污水出水指标预测的应用。通过对仿真结果分析,可以看出该方法精度高、泛化能力强,取得了预期的预测效果。 3.在研究了标准的网格法进行参数寻优的基础上,将智能算法中的遗传算法、粒子群算法引入到参数寻优。仿真结果表明智能算法能比较高效、快速的完成对软测量模型参数的大范围搜索,而这3种方法都能够搜寻到理想的模型参数。 4.在标准离线软测量技术的基础上,将实时在线方法引入到软测量技术中,实现了软测量模型的实时在线更新。 总之,本论文以支持向量机和其在软测量技术中的应用为主要研究内容,具体对支持向量机算法、软测量建模、参数寻优、软测量模型实时在线更新等进行了深入研究,取得了一定的成果。
【学位授予单位】:江西理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP274

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前8条
1 朱学峰;软测量技术及其应用[J];华南理工大学学报(自然科学版);2002年11期
2 张学工;关于统计学习理论与支持向量机[J];自动化学报;2000年01期
3 徐敏,俞金寿;软测量技术[J];石油化工自动化;1998年02期
4 黄凤良;软测量思想与软测量技术[J];计量学报;2004年03期
5 王华忠,俞金寿;核函数方法及其在软测量建模中的应用研究[J];自动化仪表;2004年10期
6 汤伟,施颂椒,王孟效;软测量技术及其在抄纸过程中的应用[J];自动化仪表;2000年10期
7 骆晨钟,邵惠鹤;软仪表技术及其工业应用[J];仪表技术与传感器;1999年01期
8 荣海娜;张葛祥;金炜东;;系统辨识中支持向量机核函数及其参数的研究[J];系统仿真学报;2006年11期
中国博士学位论文全文数据库 前4条
1 张莉;支撑矢量机与核方法研究[D];西安电子科技大学;2002年
2 何斌;基于可拓逻辑的机器学习理论与方法[D];华南理工大学;2005年
3 李春富;基于数据的软测量建模方法及其应用的研究[D];清华大学;2005年
4 罗林开;支持向量机的核选择[D];厦门大学;2007年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 梁华金,申深,陈海雯;基于决策树的选案分析模型设计[J];现代计算机;2002年06期
2 潘福铮;数据挖掘中的关联规则[J];湖北大学学报(自然科学版);2002年04期
3 陶秀凤,唐诗忠,周鸣争;基于支持向量机的软测量模型及应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年02期
4 张志华;王莉;;网络环境下广告资源优化决策模型[J];鞍山科技大学学报;2006年05期
5 罗四维;肖晔;丁嘉种;;学习率自调整的BP算法[J];北京交通大学学报;1993年02期
6 周丽娟;乐晓波;;物流配送路径优化的研究[J];办公自动化;2007年06期
7 黄凤良,余永刚;爆发器内壁温度的软测量[J];火炸药学报;2004年01期
8 王允建,杨国亮,李钟侠;带约束优化问题的遗传算法[J];兵工自动化;2005年01期
9 王允建,江锋锁,李钟侠;混沌遗传算法在函数优化中的应用[J];兵工自动化;2005年02期
10 杨宝臣;王立芹;卢宇;;遗传算法在指数投资组合中的应用[J];北京航空航天大学学报(社会科学版);2005年04期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 邵信光;杨慧中;石晨曦;;ε不敏感支持向量回归在化工数据建模中的应用[A];江苏省自动化学会七届四次理事会暨2004学术年会青年学者论坛论文集[C];2004年
2 刘欣;蒋爱平;;微粒群神经网络在软测量建模中的应用[A];2006北京地区高校研究生学术交流会——通信与信息技术会议论文集(下)[C];2006年
3 邵小健;段华;贺国平;;一种改进的最少核分类器[A];中国运筹学会第七届学术交流会论文集(上卷)[C];2004年
4 汤俊;肖健华;吴今培;;基于支持向量回归的商业银行信贷风险评估[A];中国运筹学会第八届学术交流会论文集[C];2006年
5 侯伟真;潘美芹;;高斯核支持向量机最优模型参数选择搜索算法[A];中国运筹学会第八届学术交流会论文集[C];2006年
6 靳其兵;林艳春;;丙烯脱乙烷塔出口组分的软测量[A];2004全国测控、计量与仪器仪表学术年会论文集(下册)[C];2004年
7 李志明;孔令富;;用于回归估计的支持向量机[A];广西计算机学会2005年学术年会论文集[C];2005年
8 薛翠红;于明;;用于感兴趣区域图像编码的人脸特征的检测[A];全国第十届企业信息化与工业工程学术年会论文集[C];2006年
9 舒辉;文劲宇;曹一家;罗春风;王大光;宋福海;;基于改进遗传算法的发电机励磁系统参数辨识[A];湖北省电工技术学会2004年学术年会论文集[C];2004年
10 王薇;李晓辉;;CDMA系统中基于SVM的多用户检测算法[A];第十九届电工理论学术年会论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 曾雨辰;转向重复压裂技术研究与应用[D];西南石油学院;2005年
2 李进华;网格知识管理研究[D];武汉大学;2005年
3 唐发明;基于统计学习理论的支持向量机算法研究[D];华中科技大学;2005年
4 王亮;城市快速路交通流采集与控制相关问题研究[D];天津大学;2005年
5 魏娟;基于粗糙集的知识发现及在CRM中的应用研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
6 杜卫锋;粗糙集理论在中文文本分类中的应用[D];西南交通大学;2006年
7 郝占刚;基于遗传算法等技术的数据与文本聚分类研究[D];天津大学;2006年
8 耿新青;基于模糊逻辑和神经网络的数据及文本挖掘的方法研究[D];天津大学;2005年
9 张文君;滑坡灾害遥感动态特征监测及其预测分析研究[D];西南交通大学;2007年
10 许剑峰;数字视频中的文本分割的研究[D];华南理工大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 宋彦坡;数据挖掘技术及其在铜转炉吹炼过程优化中的应用[D];中南大学;2005年
2 杨东侯;建筑工程投资估算方法研究[D];中南大学;2005年
3 刘进锋;动态关联规则的理论与应用研究[D];浙江大学;2006年
4 施健;工业过程统计建模与监控方法研究[D];浙江大学;2006年
5 吴以凡;生产过程质量控制动态数据挖掘平台的研究开发[D];浙江大学;2006年
6 管军;支持向量机在水质监测信息融合与评价中的应用研究[D];河海大学;2006年
7 倪春鹏;决策树在数据挖掘中若干问题的研究[D];天津大学;2004年
8 吴云志;基于粗糙集与神经网络方法结合的知识发展应用研究[D];合肥工业大学;2006年
9 陈海金;基于可拓检测技术的股市风险评估系统[D];广东工业大学;2006年
10 刘颖;活血化瘀类中药数据库知识发现研究[D];北京中医药大学;2006年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 曹柳林,陶斌军;基于对角递归神经网络的粘度软测量模型[J];北京化工大学学报;2001年02期
2 常玉清,王小刚,王福利;基于多神经网络模型的软测量方法及应用[J];东北大学学报(自然科学版);2005年06期
3 刘金琨,寇新民,徐心和,邓守强,田青;神经网络高炉铁水含硅量预报模型[J];东北大学学报(自然科学版);1996年06期
4 冉维丽,乔俊飞;基于PCA时间延迟神经网络的BOD在线预测软测量方法[J];电工技术学报;2004年12期
5 李勇刚 ,桂卫华 ,胡燕瑜;高温液体流量检测系统及其在锌精馏中的应用[J];电子技术应用;2002年08期
6 许少华;何新贵;刘坤;王兵;;关于连续过程神经元网络的一些理论问题[J];电子学报;2006年10期
7 阎平凡;对多层前向神经网络研究的进一步看法[J];电子学报;1999年05期
8 何新贵,梁久祯;过程神经元网络的若干理论问题[J];中国工程科学;2000年12期
9 杨春燕,蔡文;可拓工程研究[J];中国工程科学;2000年12期
10 余永权;可拓检测技术[J];中国工程科学;2001年04期
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 李艳;制浆蒸煮过程纸浆卡伯值软测量技术研究与应用[D];华南理工大学;2003年
2 张健;提高制浆蒸煮过程纸浆Kappa值软测量精度的研究[D];华南理工大学;2004年
3 李海生;支持向量机回归算法与应用研究[D];华南理工大学;2005年
【相似文献】
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1 张瑶;孙玉坤;黄永红;嵇小辅;;基于LS-SVM逆模型的青霉素发酵软测量方法[J];电子技术应用;2009年07期
2 范宇;张冬妍;孙丽萍;徐宇;;基于SVM的木材干燥过程含水率软测量研究[J];森林工程;2008年04期
3 俞金寿;;软测量技术及其应用[J];自动化仪表;2008年01期
4 孔建益;李公法;熊禾根;蒋国璋;杨金堂;王兴东;侯宇;;工业生产中软测量建模方法及其应用研究[J];机床与液压;2007年06期
5 荣进国;陈锋;;基于SVM的营养液离子浓度检测的数据融合研究[J];计算机仿真;2005年11期
6 王清培;刘瑞兰;;基于最小二乘支持向量机的软测量方法在精对苯二甲酸生产中的应用[J];化工自动化及仪表;2010年07期
7 赖惠鸽;朱学军;俞金寿;;基于智能算法的污水处理软测量技术及其展望[J];化工自动化及仪表;2011年03期
8 朱红求;阳春华;桂卫华;;净化除钴离子浓度WA-SVM软测量[J];计算机工程与应用;2011年17期
9 赵亚明;张维玲;;火电厂煤粉浓度软测量研究[J];仪器仪表用户;2008年03期
10 田盛丰,黄厚宽;基于支持向量机的数据库学习算法[J];计算机研究与发展;2000年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 孙玉坤;王博;丁慎平;;基于模糊支持向量机的赖氨酸发酵软测量[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
2 林杰华;张斌;李冬森;宋华茂;余志强;王浩;;支持向量机在电力客户信用评级中的应用[A];全国第21届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2010)暨全国第2届安全关键技术与应用学术会议论文集[C];2010年
3 蒋铁军;张怀强;李积源;;多变量系统预测的支持向量机方法研究[A];管理科学与系统科学研究新进展——第7届全国青年管理科学与系统科学学术会议论文集[C];2003年
4 黄淑云;孙兴玉;梁汝萍;邱建丁;;基于小波支持向量机预测蛋白质亚细胞定位研究[A];第十一届全国计算(机)化学学术会议论文摘要集[C];2011年
5 谢湘;匡镜明;;支持向量机在语音识别中的应用研究[A];现代通信理论与信号处理进展——2003年通信理论与信号处理年会论文集[C];2003年
6 涂冬成;薛龙;刘木华;赵进辉;沈杰;吁芳;;基于支持向量机的鹅肉肉色客观评定研究[A];中国农业工程学会电气信息与自动化专业委员会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会论文摘要[C];2010年
7 杨凌;刘玉树;;基于支持向量机的坦克识别算法[A];第三届全国数字成像技术及相关材料发展与应用学术研讨会论文摘要集[C];2004年
8 师旭超;巴松涛;;基于支持向量机方法的深基坑变形预测[A];科技、工程与经济社会协调发展——河南省第四届青年学术年会论文集(上册)[C];2004年
9 张军;;支持向量机方法在地下水位干扰排除中的初步应用[A];2007年地震流体学术研讨会论文摘要集[C];2007年
10 许建生;盛立东;;基于改进的支持向量机和BP神经网络的识别算法[A];第八届全国汉字识别学术会议论文集[C];2002年
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1 课题主持人 李心丹 课题协调人 上海证券交易所 施东晖 傅浩 课题研究员 宋素荣 查晓磊 宾红辉 张许宏 郭静静 黄隽 南京大学工程管理学院;内幕交易与市场操纵的行为动机与判别监管研究[N];中国证券报;2007年
2 李水根;计算机详解配伍与药效关系[N];健康报;2005年
3 清华大学 苏光大;非接触式人脸识别技术[N];计算机世界;2006年
4 YMG记者 李仁 通讯员 曲华明 孙运智;我市九项目进入省“盘子”[N];烟台日报;2010年
5 上海大学理学院教授、副院长 陆文聪;酷爱化学 孜孜以求[N];中国化工报;2006年
6 ;选择合适的数据挖掘算法[N];计算机世界;2007年
7 周颖;王米渠与中医心理学[N];中国中医药报;2006年
8 记者 耿挺;蛋白质功能算出来[N];上海科技报;2007年
9 记者 张云普通讯员 全攀峰 安强强;大庆物探深度域地震资料岩性解释技术获得五大突破[N];中国石油报;2008年
10 本报记者 冯治恩;敢与“雷公”试比高[N];铜川日报;2008年
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1 于晓明;支持向量机及其在制浆过程重要参数软测量中的应用研究[D];陕西科技大学;2012年
2 杜小芳;基于CPFR的农产品采购模型研究[D];华中科技大学;2005年
3 刘育明;动态过程数据的多变量统计监控方法研究[D];浙江大学;2006年
4 栾锋;支持向量机(SVM)和径向基神经网络(RBFNN)方法在化学、环境化学和药物化学中的应用研究[D];兰州大学;2006年
5 孙薇;市场条件下抽水蓄能电站效益综合评价及运营模式研究[D];华北电力大学(河北);2007年
6 常群;支持向量机的核方法及其模型选择[D];哈尔滨工业大学;2007年
7 朱燕飞;锌钡白回转窑煅烧过程智能建模研究[D];华南理工大学;2005年
8 田英杰;支持向量回归机及其应用研究[D];中国农业大学;2005年
9 燕忠;基于蚁群优化算法的若干问题的研究[D];东南大学;2005年
10 任东;基于支持向量机的植物病害识别研究[D];吉林大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 童振;基于支持向量机的电解液成分预测[D];东北大学;2008年
2 刘艳伟;支持向量机方法在感潮河段洪峰水位预报中的应用[D];浙江大学;2010年
3 杨镭;支持向量机算法设计及在高分辨雷达目标识别中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
4 聂小芳;模糊粗糙集与支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
5 鄢常亮;基于支持向量机的高炉向凉向热炉况预测研究[D];内蒙古科技大学;2010年
6 韩叙东;基于支持向量机的水电故障分类器的设计与实现[D];东北大学;2008年
7 冯杰;慢时变对象的支持向量机建模与在线校正方法研究[D];东北大学;2009年
8 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
9 王奇安;基于广泛内核的CVM算法研究及参数C的选择[D];南京航空航天大学;2009年
10 张永新;基于支持向量机和遗传算法相结合的模拟电路故障诊断方法研究[D];东北大学;2009年
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