基于改进HHO优化DELM的脱丁烷塔软测量建模方法

实质审查的生效

摘要

本发明提供一种基于改进HHO优化DELM的脱丁烷塔软测量建模方法，获取脱丁烷塔生产过程数据集并根据工艺原理和操作经验进行变量选择；对获取的数据集进行归一化处理，使其变成无量纲数据集；然后确定深度极限学习机DELM的拓扑结构，通过哈里斯鹰优化算法HHO对DELM隐含层的节点数进行优化，将DELM训练得到的根均方差作为适应度值，选取使模型误差最小的节点数；针对HHO的局限性，引入Piecewise混沌映射、惯性权重以及自适应t分布。基于脱丁烷塔生产过程数据集，构建经过改进HHO优化的DELM软测量模型，能够使模型避免局部最小值的出现，相较于其他方法建立的软测量模型的估计精度有所提升。

基本信息

专利标题：

基于改进HHO优化DELM的脱丁烷塔软测量建模方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN114547964A

申请号：

CN202111670602.4

公开（公告）日：

2022-05-27

申请日：

2021-12-31

授权号：

暂无

授权日：

暂无

发明人：

雷琪王慧茹

申请人：

中南大学

申请人地址：

湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号

代理机构：

广州容大知识产权代理事务所(普通合伙)

代理人：

刘新年

优先权：

CN202111670602.4

主分类号：

G06F30/27

IPC分类号：

G06F30/27 G06F30/28 G06N3/00 G06N3/04 G06N3/08 G06F113/08 G06F119/14 G06F119/08

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06F

电数字数据处理

G06F30/27

使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型

法律状态

2022-06-14 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20211231

2022-05-27 ：

公开

注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。

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