本文關(guān)鍵詞：基于更新樣本智能識別算法的自適應集成建模

  更多相關(guān)文章： 集成學習 更新樣本識別 模糊推理 近似線性依靠 預測誤差

【摘要】：選擇表征建模對象特性漂移的新樣本對軟測量模型進行自適應更新,能夠降低模型復雜度和運行消耗,提高模型可解釋性和預測精度.針對新樣本近似線性依靠程度(Approximate linear dependence,ALD)和預測誤差(Prediction error,PE)等指標只能片面反映建模對象的漂移程度,領(lǐng)域?qū)＜医Y(jié)合具體工業(yè)過程需要依據(jù)上述指標和自身積累經(jīng)驗進行更新樣本的有效識別等問題,本文提出了基于更新樣本智能識別算法的自適應集成建模策略.首先,基于歷史數(shù)據(jù)離線建立基于改進隨機向量泛函連接網(wǎng)絡(Improved random vector functional-link networks,IRVFL)的選擇性集成模型;然后,基于集成子模型對新樣本進行預測輸出后采用在線自適應加權(quán)算法(On-line adaptive weighting fusion,OLAWF)對集成子模型權(quán)重進行更新,實現(xiàn)在線測量階段對建模對象特性變化的動態(tài)自適應;接著基于領(lǐng)域?qū)＜抑R構(gòu)建模糊推理模型對新樣本相對ALD(Relative ALD,RALD)值和相對PE(Relative PE,RPE)值進行融合,實現(xiàn)更新樣本智能識別,構(gòu)建新的建模樣本庫;最后實現(xiàn)集成模型的在線自適應更新.采用合成數(shù)據(jù)仿真驗證了所提算法的合理性和有效性.
【作者單位】： 北方交通大學計算所;東北大學流程工業(yè)綜合自動化國家重點實驗室;墨西哥國立理工大學高級研究中心(CINVESTAV-IPN);
【關(guān)鍵詞】： 集成學習 更新樣本識別 模糊推理 近似線性依靠 預測誤差
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)(2015AA043802) 國家自然科學基金(61573364,61273177,61305029,61503066,61573249) 中國博士后科學基金(2013M532118,2015T81082,2015M581355) 流程工業(yè)綜合自動化國家重點實驗室開放課題基金資助項目(PAL-N201504) 江蘇高校優(yōu)勢學科建設工程資助項目 江蘇省大氣環(huán)境與裝備技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心資助~~
【分類號】：TP391.4
【正文快照】： 引用格式湯健,柴天佑,劉卓,余文,周曉杰.基于更新樣本智能識別算法的自適應集成建模.自動化學報,2016,42(7):1040-10522016國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)(2015AA043802),國家自然科學基金(61573364,61273177,61305029,61503066,61573249),中國博士后科學基金(2013M532118,2

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本文編號：786959