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[期刊论文] 徐圆 张伟 张明卿 贺彦林
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EI CSTPCD 北大核心
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摘要:针对现有工业过程非平稳时间序列中的特征提取及预测问题,提出了基于快速集合经验模态分解(fast ensemble empirical mode decomposition,FEEMD)、近似熵(approximate entropy, AE)和反馈极限学习机(feedback extreme learning machine, FELM)的组合模型.首先,针对复杂非平稳时序数据,采用FEEMD方法将其分解为从高频到低频的相对平稳的本征模态函数分量和余项;其次,为解决经过FEEMD分解出来的分量复杂度问题,运用近似熵(AE)计算分量复杂度并进行特征重构,以降低分量复杂性;然后,基于传统ELM结构,通过引入反馈机制,在输出层与隐含层之间增加反馈层用来记忆隐含层输出数据,并计算数据趋势变化率动态更新反馈层输出,形成反馈极限学习机(FELM),对非线性动态系统的下一时刻输出进行预测;最后,将所提出的组合预测模型通过 UCI 标准数据集与精对苯二甲酸(PTA)溶剂系统进行建模仿真,仿真结果表明,提出的组合模型预测方法能够得到较高的预测精度,为实际生产操作优化提供了一定的指导....
[期刊论文] 徐圆 张明卿
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EI CSTPCD 北大核心
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摘要:近年来,随着化工过程日趋复杂,对过程监控及关键变量预测提出了更高的要求.传统意义上的点预测已不能满足化工过程上的实际需求,且点预测无法描述过程上的不确定性问题,因此不能很好地把握预测变量的趋势.由此,提出了一种基于主元独立性分析(principal component independent analysis,PCIA)与混合核相关向量机(RVM)的区间预测方法.首先,结合核主元成分分析(KPCA)和独立元分析(ICA)对复杂过程原始变量进行主元成分提取和独立性分析,形成独立主元;其次,将高斯核函数与多项式核函数相结合形成混合核,与RVM结合对得到的独立主元进行回归建模预测,并运用T分布对预测值进行区间估计;然后,构造区间评价综合函数对区间估计结果进行优劣分析,在分析预测区间覆盖率(PICP)及预测区间宽度(NMPIW)的基础上,引入累积偏差(AD)提高区间评判的合理性.最后,将所提方法应用到TE仿真过程进行区间预测分析,仿真结果表明,提出的区间预测方法对实际生产过程具有较高的预测精度和区间估计质量,可以有效地预测关键变量的趋势....
[专利] 发明专利 CN201810579184.X
北京化工大学 2018-11-16
摘要:本发明公开了一种基于特征提取ELM的PTA装置醋酸消耗的软测量方法,首先获得训练样本数据,对所述训练样本数据进行预处理,根据ELM算法随机设置输入权值、阈值以及初始隐含层节点数,计算获得隐含层输出,对所述隐含层输出进行PCA特征提取处理,从而可以避免选择隐含层节点数目的困难,获得特征输出与输出节点之间的权重,最后根据训练形成的ELM网络模型获得醋酸消耗的测量值,通过醋酸消耗的测量值指导PTA过程的生产状况,减少醋酸消耗,提高生产效益。
[硕士论文] 张明卿
控制工程 北京化工大学 2018(学位年度)
摘要:随着工业过程更具复杂化,变量多样化,加之对产品质量要求提高,从而对工艺过程中关键变量的预测与监控有了更高的要求。以往单纯依靠变量点预测的精度来评价系统,已经不能满足实际的应用需求。区间预测作为一种概率预测方法,不仅能够预测精度,而且能够预测趋势,为系统的不确定性提供可靠性分析。同时,伴随着工业数据存在高噪声、波动性、复杂性和不规则性等特性,变量的预测与监控变得更加困难。因此,本课题针对工业过程高噪声、数据非平稳性问题,开展区间预测方法研究工作,具体内容如下:
  (1)针对高噪声、数据非平稳性等问题,提出一种改进的互补集成经验模态分解去噪方法,该方法主要将互补集成经验模态分解与样本熵(CEEMD-SE)融合,对数据进行模态分解,将分解出来的分量进行复杂性分析,并依据样本熵值重构分量得到噪声,周期,趋势三部分,剔除其中的噪声分量,达到去噪的目的。
  (2)针对提升预测模型精度,本文提出了一种改进的混合核相关向量机模型(MRVM,Mixed RVM)。MRVM主要利用线性核函数和高斯核两核的占比,来综合衡量核函数在RVM结构中的重要性,采用核密度估计方法对MRVM中的核参数进行优化计算。
  (3)针对关键变量的趋势预测以及系统的可靠性评价,本文提出了一种融合CEEMD、SE与MRVM的区间预测方法。利用两个实际工业过程:HDPE、PTA溶剂系统进行建模,实验结果表明目的方法在点预测精度上有一定的提升;在区间预测方面获得较好的区间覆盖率和较窄的区间宽度范围,并且在多步区间预测中依然保持很好的预测效果,为预测系统中关键变量趋势带来了新的方法,为系统的不确定性提供了可靠性分析。
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