控制与决策

作者：陆荣秀,邓彪,杨辉,朱建勇,杨刚,代文豪

单位：华东交通大学 电气与自动化工程学院,南昌 330013;江西省先进控制与优化重点实验室,南昌 330013,,华东交通大学 电气与自动化工程学院,南昌 330013;江西省先进控制与优化重点实验室,南昌 330013,,华东交通大学 电气与自动化工程学院,南昌 330013;江西省先进控制与优化重点实验室,南昌 330013,,华东交通大学 电气与自动化工程学院,南昌 330013;江西省先进控制与优化重点实验室,南昌 330013,,华东交通大学 电气与自动化工程学院,南昌 330013;江西省先进控制与优化重点实验室,南昌 330013,,华东交通大学 电气与自动化工程学院,南昌 330013;江西省先进控制与优化重点实验室,南昌 330013,

关键词：灰色关联分析法;即时学习;哈希表;组分含量;预测;停滞回溯策略;遗传算法

基金：国家重点研发计划项目(2020YFB1713700)；国家自然科学基金项目(61863014,61733005,61963015)；东北大学流程工业国家重点实验室开放基金项目(2021-KF-21-01)；江西省教育厅科技项目(GJJ200668).

针对现有稀土元素组分含量模型具有离线、时滞大、抗干扰能力弱等问题,提出一种改进的GRA-即时学习算法(GRA-JITL-LSSVM)建立稀土萃取过程组分含量在线检测模型.首先,采用灰色关联分析方法(GRA)分析输入输出变量之间的变化趋势和关联程度,采用哈希表确定学习集大小,确保数据相似度信息的完整性和学习集的合理性,据此建立最小二乘支持向量机(LSSVM)模型,并引入数据库更新准则,提高模型的抗干扰能力;然后,为了保证GRA-JITL-LSSVM模型参数的全局最优,提出一种带有停滞回溯策略的遗传算法(SBS-GA),并对SBS-GA的收敛性进行分析验证;最后,通过镨/钕萃取现场数据进行仿真实验,结果表明所提出SBS-GA算法能够保证寻优参数的全局解,所提出的GRA-JITL-LSSVM实时性高、预测精度好,可用于稀土萃取生产现场元素组分含量的在线检测.

来源：2024年第2期

《控制与决策》期刊编辑部

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