基于支持向量機(jī)的電解液成分預(yù)測.pdf

1、電解生產(chǎn)過程往往要涉及很多復(fù)雜的物理、化學(xué)反應(yīng),其相互作用和影響使得電解過程呈現(xiàn)出高度的非線性。要想更好的控制電解化學(xué)反應(yīng)過程,就必須獲得足夠的電解銅生產(chǎn)過程信息:電解生產(chǎn)過程中的熱工參數(shù),如溫度、壓力、流量、液位等都比較容易獲得,對它們的控制也易實(shí)現(xiàn)。然而對一些決定產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵參數(shù)如電解液中銅、酸離子的濃度等很難實(shí)現(xiàn)在線測量?，F(xiàn)在這些參數(shù)仍然采用實(shí)驗(yàn)室采樣分析方法進(jìn)行檢測,這往往會產(chǎn)生較大的時間滯后,不能及時反饋數(shù)據(jù)信息,這就使電解

2、銅生產(chǎn)過程的控制與優(yōu)化受到了阻礙。軟測量技術(shù)是解決這一難題的有效途徑。它利用過程中的一些相關(guān)信息來估計(jì)這些不可在線檢測的變量,這種技術(shù)既容易實(shí)現(xiàn)又節(jié)約成本,是一種非常可行的辦法。
　　 本文重點(diǎn)研究了基于支持向量機(jī)的軟測量建模方法,從支持向量機(jī)的理論研究、核函數(shù)及其參數(shù)的選擇方面進(jìn)行了詳細(xì)的討論。對支持向量回歸模型參數(shù)的選取方法進(jìn)行了多種方法的比較,找到了一種基于多目標(biāo)尋優(yōu)的參數(shù)選擇方法,從而減小了回歸模型的復(fù)雜度提高了模型的泛

3、化性能。
　　 針對黑箱模型過度依賴訓(xùn)練數(shù)據(jù),不具有實(shí)際物理意義等問題,本文綜合經(jīng)典的電解化學(xué)反應(yīng)機(jī)理知識與支持向量機(jī)方法,提出了并行結(jié)構(gòu)的混合模型,它以金屬平衡方程、容積平衡方程為基礎(chǔ)建立機(jī)理模型,利用支持向量機(jī)方法來彌補(bǔ)機(jī)理建模忽略的因素和生產(chǎn)狀況的變化對模型造成的影響,實(shí)驗(yàn)表明這種混合模型得出了可靠而且泛化性能更好的結(jié)果,并且降低了對訓(xùn)練數(shù)據(jù)大小的依賴程度。
　　 課題主要從軟測量模型結(jié)構(gòu)、電解反應(yīng)過程機(jī)理模型的建