支持向量机在组分预测中的应用与研究

摘要：

本文提出一种基于支持向量机(SVR)的软测量建模方法，该算法由微观层和宏观层组成：在微观层中，系统辨识理论用于分析工业数据在时间序列上的相互关系；在宏观层中，SVR用于非线性建模，提高模型的鲁棒性和泛化性能。以兰州石化公司的延迟焦化装置为研究和应用对象，建立软测量模型来预测分馏塔粗柴油产品的95％干点，“离线”分析和“在线”测试的应用效果表明该方法处理预测产品组分问题时，具有很好的泛化性和准确性。

关键词： 支持向量机 时间序列 泛化性 组分估计器

作者: 曹巍 陈爱军 陈海军 任丽丽

作者单位: 兰州石化公司自动化研究院,甘肃 兰州 730060

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二届全国石油和化工生产安全与控制技术交流会

会议地点: 广州

会议语种:中文

页码: 149-152

在线出版日期: 2008-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）