本文關(guān)鍵詞：基于更新樣本智能識(shí)別算法的自適應(yīng)集成建模

  更多相關(guān)文章： 集成學(xué)習(xí) 更新樣本識(shí)別 模糊推理 近似線性依靠 預(yù)測(cè)誤差

【摘要】：選擇表征建模對(duì)象特性漂移的新樣本對(duì)軟測(cè)量模型進(jìn)行自適應(yīng)更新,能夠降低模型復(fù)雜度和運(yùn)行消耗,提高模型可解釋性和預(yù)測(cè)精度.針對(duì)新樣本近似線性依靠程度(Approximate linear dependence,ALD)和預(yù)測(cè)誤差(Prediction error,PE)等指標(biāo)只能片面反映建模對(duì)象的漂移程度,領(lǐng)域?qū)＜医Y(jié)合具體工業(yè)過程需要依據(jù)上述指標(biāo)和自身積累經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行更新樣本的有效識(shí)別等問題,本文提出了基于更新樣本智能識(shí)別算法的自適應(yīng)集成建模策略.首先,基于歷史數(shù)據(jù)離線建立基于改進(jìn)隨機(jī)向量泛函連接網(wǎng)絡(luò)(Improved random vector functional-link networks,IRVFL)的選擇性集成模型;然后,基于集成子模型對(duì)新樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)輸出后采用在線自適應(yīng)加權(quán)算法(On-line adaptive weighting fusion,OLAWF)對(duì)集成子模型權(quán)重進(jìn)行更新,實(shí)現(xiàn)在線測(cè)量階段對(duì)建模對(duì)象特性變化的動(dòng)態(tài)自適應(yīng);接著基于領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)構(gòu)建模糊推理模型對(duì)新樣本相對(duì)ALD(Relative ALD,RALD)值和相對(duì)PE(Relative PE,RPE)值進(jìn)行融合,實(shí)現(xiàn)更新樣本智能識(shí)別,構(gòu)建新的建模樣本庫;最后實(shí)現(xiàn)集成模型的在線自適應(yīng)更新.采用合成數(shù)據(jù)仿真驗(yàn)證了所提算法的合理性和有效性.
【作者單位】： 北方交通大學(xué)計(jì)算所;東北大學(xué)流程工業(yè)綜合自動(dòng)化國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;墨西哥國立理工大學(xué)高級(jí)研究中心(CINVESTAV-IPN);
【關(guān)鍵詞】： 集成學(xué)習(xí) 更新樣本識(shí)別 模糊推理 近似線性依靠 預(yù)測(cè)誤差
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)(2015AA043802) 國家自然科學(xué)基金(61573364,61273177,61305029,61503066,61573249) 中國博士后科學(xué)基金(2013M532118,2015T81082,2015M581355) 流程工業(yè)綜合自動(dòng)化國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題基金資助項(xiàng)目(PAL-N201504) 江蘇高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目 江蘇省大氣環(huán)境與裝備技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心資助~~
【分類號(hào)】：TP391.4
【正文快照】： 引用格式湯健,柴天佑,劉卓,余文,周曉杰.基于更新樣本智能識(shí)別算法的自適應(yīng)集成建模.自動(dòng)化學(xué)報(bào),2016,42(7):1040-10522016國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)(2015AA043802),國家自然科學(xué)基金(61573364,61273177,61305029,61503066,61573249),中國博士后科學(xué)基金(2013M532118,2

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本文編號(hào)：786959