[发明专利]一种基于ALIESN在线学习算法的脱丁烷塔软测量建模方法有效
| 申请号： | 202011402628.6 | 申请日： | 2020-12-02 |
| 公开（公告）号： | CN112364527B | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 岳文琦 | 申请（专利权）人： | 岳文琦 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06N3/08 |
| 代理公司： | 兰州振华专利代理有限责任公司 62102 | 代理人： | 何诚慧 |
| 地址： | 730030 甘肃省兰州*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于ALIESN在线学习算法的脱丁烷塔软测量建模方法。本方法对关键变量归一化，得到辅助变量、主导变量，再进行动态建模，使仅具有静态特性时间序列的辅助变量及主导变量转化为具有动态特性的ALIESN输入变量；然后对ALIESN输入变量的前n个数据，采用ALIESN岭回归离线学习算法，进行离线训练学习，得到神经网络离线训练输出权值；最后，将上数值作为在线学习的初始权值，以ALIESN输入变量第n+1个数据起开始进行在线输出权值训练，得到最终的网络输出权值和预测的输出变量。本方法学习算法简单、快速、成本低，训练数据少，且动态非线性系统逼近能力强等，网络输出权值速度快，提升丁烷含量的预测精度，适应精细化工过程中实时学习的要求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 aliesn 在线 学习 算法 丁烷 测量 建模 方法 | ||
【主权项】：
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