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[论文] 基于集成修剪的丁苯橡胶聚合转化率软测量

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发表于 2012-1-6 19:46:33 | 显示全部楼层 |阅读模式

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基于集成修剪的丁苯橡胶聚合转化率软测量; f( H/ @" B1 ~. |
  9 ~+ G" H4 b% L8 L* A
【英文篇名】 Soft-sensing for polymerization conversion rate of styrene butadiene rubber based on ensemble pruning
+ v* h8 ~% D( ^6 f【作者中文名】 李炜; 章寅; 倪源; ( v1 c# {9 \1 B- x
【作者英文名】 Li Wei1; Zhang Yin1; Ni Yuan2(1 Lanzhou University of Technology; Lanzhou 730050; China; 2.Automation Institute; Lanzhou Petrochemical Company; Lanzhou 730060; China);
+ A6 U% z' f) {# V【作者单位】 兰州理工大学; 兰州石化公司自动化研究院;
# T- c# v( Z4 \: J& r* @【文献出处】 仪器仪表学报, Chinese Journal of Scientific Instrument, 编辑部邮箱 2011年 01期  
3 h: o; \7 R$ I, o- T0 X* b期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
* p2 X! I. g* G' l) F. E6 f【关键词】 丁苯橡胶; 聚合转化率; 集成修剪; bagging; AdaBoost; 最小二乘支持向量机; - @% p' Z  B5 V* [) i7 ~' e
【英文关键词】 styrene butadiene rubber; polymerization conversion rate; ensemble pruning; bagging; AdaBoost; least squares support vector machine;
% {7 Y7 A  a& R/ z3 l9 |【摘要】 针对目前丁苯橡胶聚合转化率难以在线精确测量,不利于指导生产的问题,本文提出一种基于集成修剪的软测量方法用于丁苯橡胶聚合转化率的预测。首先采用bagging方法建立多个LS-SVM弱学习器,然后利用AdaBoost.RT方法对弱学习器进行修剪,最后将修剪出的弱学习器加权输出。该方法克服了集成算法需要存储空间大和预测时间长的缺点,并且在一定程度上改善了最小二乘支持向量机的稀疏性和鲁棒性问题.仿真结果表明,聚合转化率预报绝对误差大于1.5样本的比例小于10%,能够满足实际生产要求,可以作为过程信息用于丁苯橡胶聚合过程的优化控制。
7 f4 }2 B- d, L( {【英文摘要】 Aiming at the problem that the polymerization conversion rate of styrene butadiene rubber is hard to measure accurately and online,which can not be used to direct production,this paper introduces a new soft-sensing method based on ensemble purning to predict the polymerization conversion rate of styrene butadiene rubber.We first construct multiple LS-SVMs as weak learners with bagging method,and then use AdaBoost.RT algorithm to prune the weak learners.The final output of the pruned weak learners is constru...

基于集成修剪的丁苯橡胶聚合转化率软测量.rar

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