[發明專利]基于魯棒回歸建模預測烤片煙氣煙氣氨的方法

有效

• 申請號: 201410384963.6
• 申請日: 2014-08-07
• 公開（公告）號: CN104101691A
• 公開（公告）日: 2014-10-15
• 發明（設計）人: 白曉莉;彭國崗;段如敏;余賀龍;周桂圓;謝志強;劉挺;王保興
• 申請（專利權）人: 云南中煙工業有限責任公司
• 主分類號: G01N33/00
• 分類號: G01N33/00
• 代理公司: 昆明正原專利商標代理有限公司 53100
• 代理人: 金耀生

1.一種基于魯棒回歸建模預測烤片煙氣煙氣氨的方法，其特征在于經過下列各步驟：

（1）將已知烤片的理化數據與煙氣NH₃數據對應列出，建立數據樣本集；

（2）分別計算步驟（1）所得數據樣本集中各理化數據的列向量x₁～x_n和煙氣NH₃數據的列向量y，通過下列公式分別計算各理化數據與煙氣NH₃的線性相關系數r，線性相關系數r的絕對值大于0.3所對應的該項理化數據即為對煙氣NH₃有重要影響的特征指標項，作為建模用的輸入變量：

????????????????????????（1）

式中：x為某一理化數據的列向量，y為煙氣NH₃數據的列向量；

（3）根據不同產地、品種、檔次，均勻挑選245個烤片作為訓練樣本，運用魯棒回歸線性建模算法，建立煙氣NH₃預測模型，其表達式為下式：

??????????（2）

式中：Y為煙氣NH₃的模型預測值，X為理化數據向量，b為常數項，A為回歸系數向量；

（4）依據步驟（2）選擇的特征指標項，將待測烤片的對應理化數據作為輸入變量套用至步驟（3）的預測模型中，即能測算得到待測烤片的煙氣NH₃的模型預測值Y。

2.根據權利要求1所述的基于魯棒回歸建模預測烤片煙氣煙氣氨的方法，其特征在于：所述步驟（1）的理化數據包括總糖、還原糖、煙堿、總揮發堿、總氮、煙堿氮、蛋白質、施木克值、氮堿比、氯、鉀、糖堿比和氨態堿。

3.根據權利要求1所述的基于魯棒回歸建模預測烤片煙氣煙氣氨的方法，其特征在于：所述步驟（3）運用魯棒回歸線性建模算法的步驟如下：

（a）進行局部權重回歸擬合：每一次擬合過程只考慮所有擬合點數的一部分，每一個被擬合點的取值都由與之鄰近的局部擬合范圍的散步點所決定，在每一個擬合點處都給予不同的權重系數，其權重系數在擬合點處為１，局部擬合范圍內擬合點的兩邊各點的權重系數依次以一定的規則遞減至零，超出擬合范圍的數據點處的權重均為0，其代數表達式為：

式中：為每個擬合點的權重系數，為實測值，為計算值；

（b）按下式計算調整殘差：

式中：為普通最小二乘法的殘差，為殘差調整杠桿值，用于降低影響擬合值較大點處的權重，T為轉置；

標準調整殘差由下式給出：

式中：K為調整參數，取4.685；s為魯棒性偏差；MAD是殘差的中值絕對偏差；

（c）按下式計算在局部擬合范圍內每一點的魯棒性權重：

（d）對于式（2），將常數項b納入到回歸系數向量中，則式（2）簡化為：

依據權重最小二乘法求解使得下式取最小值的回歸系數向量A，并計算在x₀處的值：

式中：J為權重最小二乘法求解的目標函數。

4.根據權利要求1所述的基于魯棒回歸建模預測烤片煙氣煙氣氨的方法，其特征在于：所述步驟（3）的預測模型通過下列各步驟對擬合性能和推廣性能進行評價：

根據不同產地、品種、檔次，均勻挑選45個與步驟（3）不同的烤片理化數據作為測試樣本，套用至步驟（3）的預測模型中進行性能測試，預測結果需同時滿足如下兩個條件，即判定模型性能達到預測要求：

A、測試樣本與訓練樣本的預測平均誤差相當，即為下式所示：

式中：err_train為預測模型對訓練樣本的平均誤差，err_test為預測模型對測試樣本的平均誤差；

B、測試樣本的預測值與實際值呈顯著的線性相關關系，即為下式所示：

式中：為測試樣本的預測值，y為測試樣本的實測值。

5.根據權利要求3所述的基于魯棒回歸建模預測烤片煙氣煙氣氨的方法，其特征在于：所述步驟（d）的魯棒性權重若其擬合誤差未達到下列擬合誤差要求時，從步驟（b）開始迭代計算，直至誤差達到要求或達到限定迭代次數為止：

。