基于小波和LS-SVM的软测量建模方法

摘要：

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现在线检测的问题,提出了一种基于小波和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软测量建模方法.首先通过小波变换把样本数据序列分解为不同频段的子序列,然后对这些子序列分别采用LS-SVM进行建模,最后通过小波重构得到主导变量的估计值.其中采用量子粒子群算法(PSO)来优化选取LS-SVM参数.通过仿真实验验证此方法,实验结果表明所提出的方法具有估计精度高、泛化能力强等优点.

关键词：软测量、最小二乘支持向量机、小波分析、量子粒子群优化

所属期刊栏目：5

分类号：TP274(自动化技术及设备)

资助基金：江苏省自然科学基金资助项目BK2007210

在线出版日期：2010-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：63-66