精馏过程航煤干点的软测量实现

【摘要】：航空煤油是精馏过程的主要产品之一,干点值是衡量航煤质量的重要参数指标,现有测量手段不能得到干点的实时测量值,本文采用最小二乘支持向量机方法解决了航煤干点的在线估计。同RBF网络和传统支持向量机回归方法相比,在相同样本条件下比RBF网络具有较好的模型逼近性和泛化性能,比传统的支持向量机方法可节省大量的计算时间。

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中国期刊全文数据库

前20条

1	余萍;;基于支持向量机发展的研究[J];新课程(教育学术);2011年05期
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3	潘峥嵘;王群;;基于模糊神经网络的COD软测量技术的研究[J];计算机测量与控制;2011年07期
4	杨思远;徐佩亮;王振雷;;基于小波神经网络的热值软测量建模[J];石油化工自动化;2011年04期
5	夏梁志;李华;;基于QPSO-LSSVM的醋酸乙烯聚合率软测量建模研究[J];自动化技术与应用;2011年08期
6	朱群雄;郎娜;;工业软测量模型结构与输入变量选择的研究[J];控制工程;2011年03期
7	王改堂;李平;苏成利;任朋辉;;基于非线性鲁棒连续回归的汽油干点软测量[J];化工学报;2011年08期
8	王建;杨耀权;马高伟;;软测量辅助变量选择方法研究[J];电力科学与工程;2011年07期
9	梅振益;杨慧中;;改进的局部保持投影算法的多模型软测量[J];计算机与应用化学;2011年07期
10	张韵辉;赵宇红;;基于神经网络的球磨机出力软测量模型研究[J];工业控制计算机;2011年07期
11	任会峰;阳春华;周璇;桂卫华;鄢锋;;基于最小二乘支持向量回归机的矿浆酸碱度鲁棒软测量[J];上海交通大学学报;2011年08期
12	张宏伟;宋执环;;基于彩色图像特征的铜成分软测量模型[J];上海交通大学学报;2011年08期
13	黄银蓉;张绍德;;污水处理曝气池溶解氧智能优化控制系统[J];信息与控制;2011年03期
14	唐志杰;唐朝晖;朱红求;;一种基于多模型融合软测量建模方法[J];化工学报;2011年08期
15	赵珊珊;白焰;;神经网络模糊多模型软测量在磨煤机存煤量测量方面的应用[J];动力工程学报;2011年10期
16	阎兴頔;赵晶晶;侍洪波;;基于改进的小世界网络的组搜索算法及其应用[J];计算机与应用化学;2011年07期
17	乔景慧;周晓杰;柴天佑;郑秀萍;;水泥熟料生产过程生料分解率软测量模型[J];控制工程;2011年04期
18	刘国海;江兴科;梅丛立;;基于连续隐Markov模型的发酵过程关键状态变量软测量[J];江苏大学学报(自然科学版);2011年04期
19	刘兴业;盛翊智;刘兴森;;基于多个软测量模型集成的温度控制[J];计算机与数字工程;2011年08期
20	李雅芹;杨慧中;;局部KPLS特征提取的LSSVM软测量建模方法[J];计算机工程与应用;2011年21期

中国重要会议论文全文数据库

前10条

1	李亚芬;李莹;马宁圣;;精馏过程航煤干点的软测量实现[A];中国仪器仪表学会2005年学术年会测控技术与节能环保学术会议论文集[C];2005年
2	王然风;姚海生;;基于统计学习理论的选煤过程关键工艺参数智能软测量建模研究综述[A];2005年全国选煤学术会议论文集[C];2005年
3	马文忠;郭江艳;王艳丽;陈科成;杨珊;;基于BP神经网络的联合站燃烧系统软测量模型的研究[A];2011中国电工技术学会学术年会论文集[C];2011年
4	宋普云;沈雪勤;吴清;;一种改进的SMO算法[A];第六届全国计算机应用联合学术会议论文集[C];2002年
5	冯丽辉;彭向华;赖华;毕贵红;;A~2/O污水处理过程出水水质的多元线性回归软测量模型[A];加入WTO和中国科技与可持续发展——挑战与机遇、责任和对策（上册）[C];2002年
6	张钹;张铃;;统计学习理论及其应用[A];2001年中国智能自动化会议论文集（上册）[C];2001年
7	张国宣;孔锐;施泽生;郭立;;一种新的基于聚类的SVM迭代算法[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年
8	王伟;张航;罗大庸;;基于核模糊C均值聚类和局部建模方法的烟气含氧量软测量模型[A];中国自动化学会控制理论专业委员会C卷[C];2011年
9	孙向东;黄日波;;运用SVMs原理预测蛋白质二级结构研究[A];广西微生物学会2003年学术年会论文集[C];2003年
10	刘斌;魏贤龙;李卓;;基于支持向量机的Widrow自适应滤波器[A];2006中国控制与决策学术年会论文集[C];2006年

中国博士学位论文全文数据库

前10条

1	孙元;软测量模型自适应校正与高温场软测量方法研究[D];中南大学;2012年
2	冯云龙;统计学习理论中基于核的算法研究[D];中国科学技术大学;2012年
3	殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
4	陆婷;进化回归神经网络的研究及应用[D];华南理工大学;2003年
5	张湜;综合建模方法和先进控制技术在两个化工过程中的应用[D];南京工业大学;2003年
6	周绮凤;基于支持向量机的若干分类问题研究[D];厦门大学;2007年
7	张健;提高制浆蒸煮过程纸浆Kappa值软测量精度的研究[D];华南理工大学;2004年
8	王海瑞;密闭式城市生活垃圾直接气化熔融焚烧过程控制策略研究[D];昆明理工大学;2007年
9	孙宗海;支持向量机及其在控制中的应用研究[D];浙江大学;2003年
10	李艳;制浆蒸煮过程纸浆卡伯值软测量技术研究与应用[D];华南理工大学;2003年

中国硕士学位论文全文数据库

前10条

1	滕文凯;支持向量机反问题及其解法[D];河北大学;2005年
2	杜晓东;基于支持向量机的数据挖掘方法[D];山东大学;2005年
3	王李东;基于支持向量机（SVM）的短期负荷预测的研究[D];华中科技大学;2005年
4	郭得令;基于LS-SVM的围岩位移非线性预测应用研究[D];武汉理工大学;2006年
5	詹超;支持向量机在基因表达数据分类中的研究[D];武汉理工大学;2006年
6	马洁;基于支持向量机的股市预测问题研究[D];天津大学;2006年
7	高异;基于支持向量机的非线性系统建模与控制[D];西安理工大学;2006年
8	邓小文;基于SVM的柴油机机械故障诊断研究[D];厦门大学;2006年
9	王忠文;统计学习理论及其在地学中的应用研究[D];吉林大学;2007年
10	蒋琳琼;基于支持向量机的货币识别研究[D];中南大学;2007年

中国重要报纸全文数据库

前1条

1	尹刚张素平;莱钢烧结终点模糊控制技术获突破[N];中国冶金报;2008年

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