[发明专利]生物发酵过程中基于支持向量机的软测量仪表的建模方法

权利要求书

1.一种生物发酵过程中基于支持向量机的软测量仪表的建模方法，其特征在于，包 括两个部分：

第一，生物发酵过程的支持向量机建模

将生物发酵过程中的在线可测变量X、发酵对象的控制输入量U作为软测量仪表的输 入变量，被估计的发酵产物量作为软测量仪表的输出变量，用来实

现软测量仪表的输入变量和输出变量之间的非线性关系；

第二，基于遗传模拟退火算法和赤池信息准则的最优模型确定

选择发酵过程中合适的的状态变量和控制发酵对象的输入量作为支持向量机的输入 变量，选择支持向量机软测量建模中正规化参数和核参数；用赤池信息准则表现输入到支 持向量机软测量仪表的变量个数和支持向量机模型的估计精度的组合，并通过遗传模拟退 火算法搜索输入到支持向量机软测量仪表的变量个数和支持向量机模型的估计误差的最 优组合；

所述用赤池信息准则表现输入到支持向量机软测量仪表的变量个数和支持向量机模 型的估计精度的组合具体实现如下：

AIC=n·lnSSen+2(p+1)]]>

其中，n为估计样本的个数，p为输入到支持向量机模型的变量的个数，SS_e为估计样 本的均方误差，即SSe=1n·Σi=1n(Yi-Yi′)2;]]>

最小的AIC值代表支持向量机软测量仪表的输入变量和支持向量机参数的最优组合；

所述通过遗传模拟退火算法搜索输入到支持向量机软测量仪表的变量个数和支持向 量机模型的估计误差的最优组合具体实现步骤如下：

1)选择生物发酵过程对象控制输入变量和在线可测变量作为模型的输入，离线测量 的发酵数据作为模型的输出；

2)将所有的输入变量的范围限制在-1到1之间，转换形式为：

X′=-1+X-XminXmax-Xmin·2;]]>

3)确定在遗传模拟退火算法中参数取值和变量选取的编码方式，个体的位串长度， 染色体采用二进制编码，第一部分表示正规化参数，第二部分表示核参数，0/1串就是二 进制的数值，第三部分表示输入变量的选取，0表示某变量未被选中，1表示某变量被选 中；

4)设定种群规模m，随机产生初始种群；

5)设定基于赤池信息准则的模型优化目标函数，将其转换为适应度，转换形式为， 适应度＝-AIC

适应度高的个体代表较优模型，根据个体所代表的正规化参数和核参数对输入的部分 样本数据进行训练并对部分样本数据进行预测，将预测误差SS_e连同个体染色体第三部分 取1的基因个数计算个体适应度；

6)选定遗传操作，并在变异和选择算子之间加入模拟退火算子，交叉概率设为P_c， 变异概率设为P_m，个体i被选择的概率P表示为，

P=fi/Σj=1mfj]]>

其中，m为种群的大小，f_i为个体i的适应度，f_i为个体j的适应度；

7)依据适应度在遗传空间进行选择操作；

8)依据选定的交叉、变异和模拟退火算子得到新一代种群；

9)判断终止条件是否满足，若是结束寻优，得到对输入到支持向量机软测量仪表变 量选择和支持向量机所需的正规化参数和核参数的数值，若不是，返回步骤6)，继续迭 代寻优。