基于一類組合模型的PCA綜合監(jiān)控統(tǒng)計量預(yù)測方法.pdf

1、傳統(tǒng)的PCA技術(shù)可以對工業(yè)過程當(dāng)前的狀況進行監(jiān)控，但難以預(yù)測系統(tǒng)未來的運行情況。為此，論文提出建立組合預(yù)測模型，實現(xiàn)對PCA綜合監(jiān)控統(tǒng)計量的預(yù)測。首先，改進了最小二乘支持向量機模型(LSSVM)，以提高模型預(yù)測的自適應(yīng)性;進而結(jié)合改進的灰色理論模型(GM(1，1))建立組合模型，實現(xiàn)PCA綜合監(jiān)控統(tǒng)計量的長期預(yù)測監(jiān)控。論文的主要工作如下:
　　 1、改進了基于K鄰近(K-NN)的LSSVM長期預(yù)測方法，動態(tài)優(yōu)化模型的自身參數(shù)以及

2、嵌入維數(shù)，提高了其在線預(yù)測的自適應(yīng)性;
　　 2、在線時對PCA綜合監(jiān)控統(tǒng)計量的移動窗體數(shù)據(jù)進行濾波，對處理后的數(shù)據(jù)建立基于K-NN的LSSVM預(yù)測模型，并且提出在移動窗體最近部分?jǐn)?shù)據(jù)的基礎(chǔ)上建立基于誤差補償?shù)腉M(1，1)預(yù)測模型，實現(xiàn)組合預(yù)測。該組合模型能夠避免誤差滾動傳播的問題，自適應(yīng)性強而且能夠?qū)ο到y(tǒng)狀態(tài)進行長期預(yù)測監(jiān)控;
　　 3、選取一類多變量動態(tài)過程以及某石化公司常壓加熱爐過程等兩個實例作為研究對象，對其進