【摘要】：在面對(duì)流程工業(yè)存在的多參數(shù)、強(qiáng)非線性和富含復(fù)雜機(jī)理等問題時(shí)淺層算法的學(xué)習(xí)能力有限,故將深度學(xué)習(xí)理論引入過程工業(yè)預(yù)測建模中。而針對(duì)單個(gè)深層網(wǎng)絡(luò)對(duì)多樣性數(shù)據(jù)的特征挖掘困難,本文提出一種改進(jìn)的堆棧式自編碼器。該方法首先通過聚類算法對(duì)輸入數(shù)據(jù)屬性進(jìn)行聚類,按結(jié)果將數(shù)據(jù)分類后輸入并行的稀疏自編碼器中進(jìn)行特征的模塊式提取,并行輸出經(jīng)整合后輸入至疊加的深度網(wǎng)絡(luò)中,聯(lián)合這些特征再進(jìn)行逐層學(xué)習(xí)得到擬合結(jié)果。為減輕過擬合帶來的預(yù)測誤差,將"dropout"方法引入網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中。在加氫裂化的預(yù)測建模研究中,所提出的算法具有比其他方法更好的預(yù)測水平和泛化能力。
[Abstract]:In the face of the problems of multi-parameter, strong non-linearity and rich in complex mechanism in process industry, the learning ability of shallow-layer algorithm is limited, so the deep learning theory is introduced into process industry prediction modeling. In this paper, an improved stack self-encoder is proposed to solve the difficulty of mining the characteristics of diversity data in a single deep network. In this method, the attributes of input data are clustered by clustering algorithm, and then the data is classified into parallel sparse encoder for feature extraction. The parallel output is integrated and input into the superimposed depth network. Combined with these features, the fitting results are obtained by layer-by-layer learning. In order to reduce the prediction error caused by over-fitting, the "dropout" method is introduced into the network training. In the prediction modeling of hydrocracking, the proposed algorithm has better prediction level and generalization ability than other methods.
【作者單位】： 南京工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：江蘇省高校自然科學(xué)基金(12KJB510007)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TP181

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2439357