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分阶段GP模型在发酵过程建模中的应用研究

王伟东  
【摘要】:由于测量手段的限制,对于发酵过程中的菌体浓度与产物浓度等变量很难实现在线测量,导致了发酵过程的优化控制很难实现。通过建立回归预测模型利用输入条件及其他易测变量进行菌体浓度与产物浓度实时预测是解决这一问题的有效手段。 微生物发酵具有高度非线性与复杂性,由于发酵机理复杂很难利用动力学原理建立发酵机理模型,而利用样本数据建立黑箱经验模型是现在主流的发酵过程建模方式。高斯过程(Gauss Process, GP)模型是近几年兴起的一种非参数概率模型,将其用于小样本回归预测中具有参数少,预测精度高的优点。本文将其应用于发酵过程建模中主要存在两个问题:1、GP模型建模中需要求解矩阵的逆运算,当样本数量较多时训练时间过长且泛化能力受到影响,对于发酵周期较长的发酵过程建模中,模型预测效果不理想;2、发酵过程具有明显的阶段性特征,不同的阶段体现不同的特征,采用单一的全局模型通常很难获得较好的预测精度,尤其是在阶段分界处预测误差较大。 本文针对第一个问题提出一种基于样本稀疏化的GP模型建模方法,首先利用AP聚类算法依据相似性原理将样本分为若干类,对每个类别中的样本按照密度指标依次选出有效样本,从而达到样本稀疏化的目的。这种样本稀疏化方法既能保证样本的多样性,避免样本过于集中,也能确保密度较高处的样本不会全部被剔除。利用Pensim平台生成的青霉素发酵数据进行建模验证,证明基于样本稀疏化的GP模型相比于完全样本训练的GP模型训练时间明显缩短,对于测试样本的预测精度也有所提高。针对第二个问题,采用一种分阶段的建模方法,先将样本按照阶段特性划分为若干阶段,对每个阶段样本分别建立局部GP模型,对于样本的阶段划分本文采用一种半监督的FCM聚类算法,将阶段特性明确样本选为标记样本,用来对聚类过程进行引导,这种方法有利于提高聚类速度和准确度,聚类完成后采用一种软化分策略划分阶段。当局部GP模型建立后利用其对未知样本进行预测时,首先进行样本的阶段识别,然后采用一种切换与加权相组合的策略进行预测。将分阶段的GP模型建模方法应用于Pensim生成的青霉素发酵数据建模中与全局GP对比,预测精度与训练速度都有所提升。将本文所提方法应用于HPV蛋白与白介素-2发酵数据建模中,通过预测误差与训练时间对比,验证了本文所述建模方法在工程应用中的有效性。


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