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汽油辛烷值近红外光谱检测的改进极限学习机新型建模方法

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辛烷值是汽油的一个关键品质参数,也是汽油调和生产过程中需要测量和控制的一个重要的参数,然而常规的检测手段存在检测时间长、测试成本过高等缺点,无法满足实时检测和反馈控制的需求.近红外光谱是在线检测汽油辛烷值的有效手段,在实时性方面已能满足实际汽油生产过程的要求,目前学术界与工业界关注的焦点是如何进一步提高近红外光谱在线检测汽油辛烷值的精度.本文融合极限学习机算法(ELM)与基于变量投影重要性系数的改进叠加PLS算法(VIP-SPLS),提出了一种汽油辛烷值近红外光谱检测的改进极限学习机(iELM)新型建模方法,并应用于汽油辛烷值近红外光谱标准数据集,结果表明改进极限学习机模型(iELM)的精度相对于现有的偏最小二乘回归模型(PLS)和极限学习机模型(ELM)分别显著提升了20.0%和29.3%,展现出良好的工业应用前景.

HU Bi-Xia、胡碧霞、张红光、ZHANG Hong-Guang、LU Jian-Gang、卢建刚、YAN Yue、鄢悦、LI Xue-Yuan、李雪园、HAN Jin-Hou、韩金厚、LIU Tong、刘彤、陈金水、CHEN Jin-Shui、SUN You-Xian、孙优贤

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浙江大学工业控制技术国家重点实验室,浙江 杭州310027

汽油辛烷值 近红外光谱检测 极限学习机 偏最小二乘 变量投影重要性系数

中国自动化学会

2016年第27届中国过程控制会议

2016-07-30

兰州

2016年第27届中国过程控制会议 论文集

1-5

2016