本文關(guān)鍵詞：基于主元獨(dú)立性分析與混合核RVM的復(fù)雜過程區(qū)間預(yù)測(cè)方法研究及應(yīng)用　出處：《化工學(xué)報(bào)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：近年來,隨著化工過程日趨復(fù)雜,對(duì)過程監(jiān)控及關(guān)鍵變量預(yù)測(cè)提出了更高的要求。傳統(tǒng)意義上的點(diǎn)預(yù)測(cè)已不能滿足化工過程上的實(shí)際需求,且點(diǎn)預(yù)測(cè)無法描述過程上的不確定性問題,因此不能很好地把握預(yù)測(cè)變量的趨勢(shì)。由此,提出了一種基于主元獨(dú)立性分析(principal component independent analysis,PCIA)與混合核相關(guān)向量機(jī)(RVM)的區(qū)間預(yù)測(cè)方法。首先,結(jié)合核主元成分分析(KPCA)和獨(dú)立元分析(ICA)對(duì)復(fù)雜過程原始變量進(jìn)行主元成分提取和獨(dú)立性分析,形成獨(dú)立主元;其次,將高斯核函數(shù)與多項(xiàng)式核函數(shù)相結(jié)合形成混合核,與RVM結(jié)合對(duì)得到的獨(dú)立主元進(jìn)行回歸建模預(yù)測(cè),并運(yùn)用T分布對(duì)預(yù)測(cè)值進(jìn)行區(qū)間估計(jì);然后,構(gòu)造區(qū)間評(píng)價(jià)綜合函數(shù)對(duì)區(qū)間估計(jì)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)劣分析,在分析預(yù)測(cè)區(qū)間覆蓋率(PICP)及預(yù)測(cè)區(qū)間寬度(NMPIW)的基礎(chǔ)上,引入累積偏差(AD)提高區(qū)間評(píng)判的合理性。最后,將所提方法應(yīng)用到TE仿真過程進(jìn)行區(qū)間預(yù)測(cè)分析,仿真結(jié)果表明,提出的區(qū)間預(yù)測(cè)方法對(duì)實(shí)際生產(chǎn)過程具有較高的預(yù)測(cè)精度和區(qū)間估計(jì)質(zhì)量,可以有效地預(yù)測(cè)關(guān)鍵變量的趨勢(shì)。
[Abstract]:In recent years , as the chemical process becomes more and more complex , a higher demand for process monitoring and key variable prediction has been put forward . In the traditional sense , the method of interval prediction has been put forward based on principal component independent analysis ( KPCA ) and independent element analysis ( ICA ) .

【作者單位】： 北京化工大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61573051,61472021) 軟件開發(fā)環(huán)境國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題(SKLSDE-2015KF-01) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(PT1613-05)~~
【分類號(hào)】：TQ018;TP18
【正文快照】： 當(dāng)今,實(shí)際化工過程日趨復(fù)雜,對(duì)其過程監(jiān)控以及關(guān)鍵變量預(yù)測(cè)有了更高的要求。傳統(tǒng)意義上的點(diǎn)預(yù)測(cè)模型已不能很好地反映復(fù)雜過程關(guān)鍵變量的趨勢(shì),而區(qū)間預(yù)測(cè)不僅可以預(yù)測(cè)對(duì)象的不確定性,而且能增強(qiáng)對(duì)象的可靠性以及安全性。在預(yù)測(cè)過程中,區(qū)間預(yù)測(cè)指的是預(yù)測(cè)變量以某一概率落入某

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