支持向量机回归在化工建模中的应用

本文主要探讨了如何使用TensorFlow实现从TXT文件中读取数据，并在支持向量机（SVM）回归算法的背景下进行建模和仿真。文章涉及了基于FCM聚类和改进LDA算法的数据预处理，以及SVM在化工领域的应用，特别是双酚A工业生产原料回收单元的软测量建模。 在数据处理部分，首先介绍了使用FCM聚类方法对数据进行预处理，通过聚类得到不同的类别。接着，应用改进的LDA算法进一步处理这些类别，然后利用SVM进行建模。具体步骤包括选择一个类别，与其他类别进行特征向量提取，用这些特征向量对原始数据进行变换，建立子模型，并通过线性叠加这些子模型以权重作为聚类的隶属度。这个过程会产生多个组合模型，最终形成一个综合模型。在类别较多的情况下，可以选择性地提取特征，减少工作量。 在模型建立与仿真的章节中，以双酚A生产过程中的苯酚回收率为研究对象，选取塔顶温度、进料流量和回流流量作为建模的辅助变量。通过对现场数据的收集，得到了135组建模数据。文章进一步探讨了支持向量机回归（SVR）算法，指出其在小样本、非线性和高维问题上的优势，适合化工领域的小样本统计特性。 针对SVR算法的局限性，文章提出了混合核支持向量机的概念，通过结合局部核函数和全局核函数，提高了模型的泛化能力和精度。为了优化混合核的参数，文章引入了混沌粒子群优化（CPSO）算法，寻找最佳的参数组合，以提高模型精度。仿真结果表明，优化后的模型在苯酚回收的软测量建模中表现出更好的泛化能力。 此外，文章还讨论了SVM与数据预处理方法的结合，如模糊C-均值聚类（FCM），并指出FCM在聚类后可能存在的类别边界干扰问题，以及如何通过线性判别分析（LDA）等方法改善模型精度。 该文深入研究了在TensorFlow环境中，如何利用SVM回归算法处理从TXT文件获取的化工数据，以及如何通过混合核函数和优化策略提升模型的性能。这些方法对化工过程的软测量建模提供了有效的工具和策略。