基于CPSO与LSSVM融合的发酵过程软测量建模

摘要：

发酵过程是一个复杂的时变、非线性、强耦合过程.发酵过程中的关键参量菌体浓度通常难以用传统物理传感器实时在线检测.为了测量该参数,将CPSO算法与LSSVM相结合构建发酵过程软测量模型.模型采用CPSO算法优化LSSVM软测量模型参数,克服了常规交叉验证法选取参数的耗时和盲目性.仿真结果表明,CPSO-LSSVM软测量模型较LSSVM软测量模型更能在较短的时间内获得较高的收敛精度,其平均误差为2.05％,说明该软测量模型可用于发酵过程不可在线测量的菌体浓度的实时在线软测量,并且预测精度高,预测速度快,预测能力强.该软测量建模方法也为发酵过程其他关键参量的实时在线测量提供了新的途径.

关键词：粒子群优化、混沌、最小二乘支持向量机、发酵、建模

所属期刊栏目：32

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：江苏省农业科技支撑项目BE2010354;江苏高校优势学科建设工程项目、江苏省高校自然科学基金09KJD510001;江苏大学高级专业人才科研启动基金10JDG086;江苏省高校优势学科建设工程资助项目苏政办发20116号

在线出版日期：2012-02-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2066-2070