基于改进PSO的鲁棒LSSVM乙烯产品浓度软测量
作者:
郑博元
[1] ;
苏成利
[1] ;
李平
[1] ;
梁建平
[2] ;
钟国财
[2]
关键词:
乙烯产品浓度
软测量
粒子群优化
鲁棒最小二乘支持向量机(RLSSVM)
摘要：
针对最小二乘支持向量机（LSSVM）在利用生产现场数据建模时易出现鲁棒性差的问题。提出了基于PSO的鲁棒最小二乘支持向量机建模方法，该方法利用一种改进的PSO方法确定LSSVM的惩罚参数C和核宽度σ，增强了LSSVM对数据的适应性：通过给LSSVM优化问题中误差平方项赋予不同的权值，使得LSSVM在训练过程中克服了噪声的影响。最后将该方法应用于乙烯产品浓度预测，并与普通LSSVM进行了比较：仿真和实验结果表明，该算法建立的模型比普通LSSVM建立的模型具有更好的泛化能力和鲁棒性。
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