改進支持向量機及其在白水軟測量中的應用.pdf

1、白水濃度是制漿造紙生產過程中非常重要的工藝參數，及時準確測量白水濃度可提高造紙生產效率、降低排放污染程度。常規(guī)測量儀表的精度和分辨率難以滿足白水濃度在線測量要求，針對此問題，本文提出了一種改進最小二乘支持向量機建模的軟測量方法，并成功應用于白水軟測量中，實現了白水濃度準確估計。 本文的主要研究內容如下： (1)首先介紹了軟測量技術在制漿造紙工業(yè)中的應用，用于函數回歸的支持向量機的基本原理，如何選擇支持向量機相關參數，以及

2、小生境遺傳算法的基本流程。 (2)采用小生境技術結合自適應雜交變異概率方法，對并行遺傳算法進行改進。通過引入小生境技術和自適應變異概率方法，使種群的多樣性得以豐富和保持，有效地解決了傳統遺傳算法早熟和收斂速度慢的問題。并行算法的引入提高了混合算法局部搜索能力，加速定位全局最優(yōu)解。 (3)針對最小二乘支持向量機存在喪失稀疏性的缺點，提出了一種改進的最小二乘支持向量機回歸方法。針對最小二乘支持向量機參數選擇和調整方面的缺點，

3、運用改進小生境遺傳算法選擇最小二乘支持向量機的模型參數(損失函數參數ε、懲罰因子C、核函數及其參數P)，最終建立了基于小生境遺傳算法的最小二乘支持向量機(NGA-LSSVM)建模方法。 (4)根據制漿造紙白水工藝，選擇合適的輔助變量，采用LS-SVM軟測量建模方法，運用小生境遺傳算法選擇LS-SVM參數，建立造紙過程白水濃度的軟測量模型，實現了白水軟測量。研究結果表明，采用NGA-LSSVM建模方法建立的白水濃度軟測量模型，可完