【摘 要】
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针对目前丁苯橡胶聚合转化率难以在线精确测量,不利于指导生产的问题,本文提出一种基于集成修剪的软测量方法用于丁苯橡胶聚合转化率的预测。首先采用bagging方法建立多个LS-
【机 构】
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兰州理工大学,兰州石化公司自动化研究院
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针对目前丁苯橡胶聚合转化率难以在线精确测量,不利于指导生产的问题,本文提出一种基于集成修剪的软测量方法用于丁苯橡胶聚合转化率的预测。首先采用bagging方法建立多个LS-SVM弱学习器,然后利用AdaBoost.RT方法对弱学习器进行修剪,最后将修剪出的弱学习器加权输出。该方法克服了集成算法需要存储空间大和预测时间长的缺点,并且在一定程度上改善了最小二乘支持向量机的稀疏性和鲁棒性问题.仿真结果表明,聚合转化率预报绝对误差大于1.5样本的比例小于10%,能够满足实际生产要求,可以作为过程信息用于丁苯橡胶聚合过程的优化控制。
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