小波与LS-SVM结合的软测量建模新方法

"基于小波和LS-SVM的软测量建模方法 (2010年)" 本文主要探讨了在工业过程中遇到的一种挑战，即某些关键过程变量无法进行实时在线检测。为了解决这一问题，作者提出了一个创新的软测量建模技术，该技术结合了小波分析与最小二乘支持向量机（LS-SVM）。软测量是一种利用数学模型间接估算不可直接测量的工艺变量的技术，这对于提高工业生产效率和控制质量至关重要。 首先，该方法通过小波变换将样本数据序列分解成多个不同频率范围的子序列。小波变换是一种多分辨率分析工具，能够对信号进行局部化处理，同时保留时间和频率信息，非常适合于非平稳和非线性数据的分析。这种分解能够帮助识别出对目标变量影响较大的特征频率成分。 接着，利用LS-SVM对每个子序列进行建模。LS-SVM是一种在支持向量机（SVM）基础上进行改进的算法，它通过最小化误差平方和来拟合数据，相对于标准SVM，LS-SVM在处理大规模数据时计算更为高效。在每个子序列上应用LS-SVM可以分别学习到不同频率特征与目标变量之间的关系。 为了进一步优化LS-SVM的性能，文中采用了量子粒子群算法（PSO）来寻找最佳的模型参数。PSO是一种全局优化算法，受到自然界中鸟群或鱼群的集体行为启发，能够在高维空间中搜索最优解，对于复杂的参数调优问题尤为有效。 通过仿真实验，该方法的准确性和泛化能力得到了验证。实验结果显示，结合小波分析和LS-SVM的软测量建模方法能够提供高精度的估计值，并且具有良好的泛化性能，即使面对新的未见过的数据也能保持预测的准确性。这表明这种方法在实际工业应用中具有很大的潜力。 总结来说，该论文提出的基于小波和LS-SVM的软测量建模方法为解决工业过程中的复杂监测问题提供了一个有效途径，尤其是在处理难以直接测量的关键变量时。同时，结合量子粒子群算法优化参数，提高了模型的适应性和预测效果，为工业自动化和控制领域带来了新的思路和工具。