[发明专利]一种基于选择性集成最小二乘支撑向量机的二噁英软测量系统

摘要

本发明公开一种基于选择性集成最小二乘支撑向量机的二噁英软测量系统，首先，基于先验知识给出数量为K的候选核参数集和数量为R的候选惩罚参数集。接着，采用LSSVM算法构建基于这些候选核参数和候选惩罚参数的数量为K×R的候选子子模型集合。然后，采用基于分支定界(BB)和自适应加权(AWF)的SEN(BBSEN‑AWF)算法对具有相同核参数和不同惩罚参数的候选子子模型进行选择和合并，进而得到数量为K的候选SEN子模型集合。最后，对数量为K的候选SEN子模型集合再次采用BBSEN‑AWF算法，获得基于SEN‑LSSVM的DXN软测量模型。

主权项

一种基于选择性集成最小二乘支撑向量机的二噁英软测量系统，其特征在于，包括：基于先验知识预处理模块，用于基于先验知识Know对原始输入变量进行预处理，获得可靠的DXN建模输入数据基于先验知识Know和建模输入数据的自身特性，得到候选核参数集和惩罚参数集和其中，表示工业现场能够采集的与DXN相关的原始数据，表示经预处理用于建立DXN模型的输入数据，其包括三类来源：MSWI(城市固废焚烧)过程的输入变量、MSWI过程中的实时可测变量和MSWI排放尾气中的实时可测变量；候选子子模型构建模块，用于构建数量为K×R的基于LSSVM的候选子子模型集合，可表示为其输入为建模输入数据输出数据y和候选建模参数集合，输出为候选子子模型的预测输出集合其中，是DXN的浓度数据，其来源于在MSWI现场采集样本经实验室离线化验后得到的数据；候选SEN子模型构建模块，用于对具有相同核参数和不同惩罚参数的候选子子模型集合采用BBSEN‑AWF方法构建候选SEN子模型集合，其可表示为该模块的输入为候选子子模型预测输出集合和输出数据集合y，其输出为候选SEN子模型的预测输出集合SEN模型构建模块，用于对候选SEN子模型集合再次采用BBSEN‑AWF方法构建最终的SEN‑LSSVM模型，其输入为候选SEN子模型的预测输出集合和输出数据集合y，其输出为DXN的预测输出