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混沌最小二乘支持向量机及其在发酵过程建模中的应用
  • ISSN号:0438-1157
  • 期刊名称:化工学报
  • 时间:2013
  • 页码:4585-4591
  • 分类:TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏无锡214122, [2]江南大学物联网工程学院自动化系,江苏无锡214122
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(21206053,21276111);中国博士后基金资助项目(2012M511198);江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD).
  • 相关项目:基于群智能的间歇过程分阶段融合建模与协同优化
中文摘要:

针对青霉素发酵过程的参数检测存在不确定因素,提出一种基于混沌最小二乘支持向量机的青霉素浓度预测方案。采用混沌优化算法对最小二乘支持向量机参数进行寻优,建立了一种混沌最小二乘支持向量机模型。首先,利用该模型对两种常规非线性函数曲线进行了仿真回归,结果表明,算法具有良好的建模精度;其次,基于Pensim仿真平台,运用文中方法预测青霉素发酵过程的产物量,实验仿真表明混沌优化算法具有良好的全局优化性能,在参数选择中可以有效避免陷入局部最小值,基于混沌优化的最小二乘支持向量机具有较高的建模精度。

英文摘要:

For uncertainties of parameter detection in penicillin fermentation process, penicillin concentration prediction scheme by chaos least squares support vector machine is put forward. The LSSVM parameters were optimized by chaos optimization algorithm to set up Chaos-LSSVM model. Firstly, simulation is conducted for two kinds of nonlinear function curve. The results show that the algorithm has good precision of modeling. Secondly, taking the data of Pensim simulation platform to model penicillin concentration curve, predicting the product of the penicillin fermentation process. The results show that chaos optimization algorithm has a good global optimization performance, which prevents parameters from falling into local minimum, improving the prediction accuracy of the model.

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期刊信息
  • 《化工学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国化工学会 化学工业出版社
  • 主编:李静海
  • 地址:北京市东城区青年湖南街13号
  • 邮编:100011
  • 邮箱:hgxb126@126.com
  • 电话:010-64519485
  • 国际标准刊号:ISSN:0438-1157
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1946/TQ
  • 邮发代号:2-370
  • 获奖情况:
  • 中国科协优秀期刊二等奖,化工部科技进步二等奖,北京全优期刊奖,中国期刊方阵“双效”期刊,第三届中国出版政府奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:35185