自适应粒子群优化极限学习机：软测量建模新方法

"本文提出了一种改进粒子群优化的极限学习机软测量建模方法，旨在提高极限学习机在处理非线性和时变工业过程中的泛化能力和预测精度。通过利用高斯函数正态分布的特性自适应更新惯性权重，并采用线性变化的学习因子优化粒子群算法，以提升其收敛速度和搜索效率。这种方法被应用于确定极限学习机的最优惩罚系数和核宽，从而构建更精确的软测量模型。在脱丁烷塔过程的仿真应用中，优化后的模型表现出更高的预测精度，验证了所提方法的有效性和优良的性能。" 在工业生产过程中，尤其是在化学和石化领域，经常遇到非线性、时变的复杂系统。传统的软测量建模方法，如基于线性模型或简单的非线性模型，往往难以准确捕捉这些系统的动态特性，导致预测模型性能欠佳。极限学习机（ELM）作为一种快速且高效的单层前馈神经网络，由于其随机初始化隐层节点权重和固定权重训练的特性，常被用于建立软测量模型。然而，ELM的性能受到超参数选择的影响，如惩罚系数和核宽，若选择不当，可能限制其泛化能力和预测精度。 本文针对这一问题，引入了粒子群优化（PSO）算法来优化ELM的超参数。PSO是一种基于群体智能的全局优化方法，通过模拟鸟群寻找食物的过程来搜索解决方案空间。在此基础上，作者提出了一个改进的PSO算法，其中惯性权重根据高斯函数的正态分布自适应更新，以保持算法在搜索初期的探索性和后期的局部细化能力。同时，学习因子线性变化，以加速算法的收敛速度。这种优化策略提升了PSO在寻找ELM超参数最优解时的性能。 将优化后的PSO-ELM方法应用于脱丁烷塔的软测量建模，仿真结果显示，模型的预测精度显著提高。这表明，通过自适应权重调整和优化学习因子，能够更好地适应工业过程的非线性和时变特性，从而提高模型的预测能力和泛化性能。此外，该方法的实施过程清晰，易于操作，适用于其他类似的复杂工业过程建模。 关键词: 软测量建模，极限学习机，粒子群优化算法，自适应权重 总结：本文介绍的改进粒子群优化的极限学习机软测量建模方法，通过优化ELM的超参数，增强了其对非线性、时变工业过程的建模能力，提高了预测精度和泛化性能。这种方法对于处理复杂工业过程中的数据分析和预测具有重要的实践意义，为进一步优化工业生产提供了理论支持。