论文摘要
化工生产过程日益复杂,传统极限学习机（extreme learning machine, ELM）无法有效地对化工过程数据建模。针对该问题,提出一种基于主元提取（principal components extraction, PCE）的鲁棒极限学习机（PCE-RELM）。通过对ELM隐含层进行主元分析,提取数据的主元特征,去除变量间的线性相关性,简化研究问题。可以减小隐含层节点数对模型精度的影响,实现对ELM隐含层节点数的快速随机选取,同时使ELM具有鲁棒性。为验证提出方法的有效性,将PCE-RELM模型应用于精对苯二甲酸（purified terephthalic acid,PTA）生产过程建模。仿真结果显示,相比传统的ELM,PCE-RELM模型具有设计简单、鲁棒性好、精度高等优势,可以对化工过程控制、分析起到指导作用。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张晓晗,汪平江,顾祥柏,徐圆,贺彦林,朱群雄
关键词: 极限学习机,神经网络,主元分析,过程建模,化工生产,过程控制
来源: 化工学报 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 有机化工,自动化技术
单位: 北京化工大学信息科学与技术学院,智能过程系统工程教育部工程研究中心,中石化炼化工程(集团)股份有限公司
基金: 国家自然科学基金青年项目(61703027),国家自然科学基金重点项目(61533003),中央高校基本科研业务费专项资金(JD1808,XK1802-4)
分类号: TQ245.12;TP18
页码: 475-480
总页数: 6
文件大小: 1049K
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