[發(fā)明專利]一種基于改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機(jī)的溶解氧濃度軟測(cè)量方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201510645136.2
• 申請(qǐng)日: 2015-10-08
• 公開（公告）號(hào): CN105335554A
• 公開（公告）日: 2016-02-17
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王魏
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 大連海洋大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F17/50
• 分類號(hào): G06F17/50
• 代理公司: 大連東方專利代理有限責(zé)任公司 21212
• 代理人: 姜玉蓉;李洪福

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及軟測(cè)量建模領(lǐng)域，尤其涉及一種基于改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機(jī)的溶解氧濃度軟測(cè)量方法。

背景技術(shù)

對(duì)于水產(chǎn)養(yǎng)殖中溶解氧濃度的預(yù)測(cè)，目前大都是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的黑箱模型，利用不同的優(yōu)化算法改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)效率。這種軟測(cè)量策略即沒有對(duì)影響水質(zhì)各因素?cái)?shù)據(jù)之間的相關(guān)性和共線性等問題進(jìn)行特性分析，也沒有建立合理有效的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，且大部分缺少模型校正機(jī)制，學(xué)習(xí)算法也不能保證誤差穩(wěn)定。因此，這類模型的精度隨時(shí)間不斷下降。實(shí)踐表明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難單獨(dú)用于水產(chǎn)養(yǎng)殖過程，因?yàn)閷W(xué)習(xí)算法不夠精確，對(duì)象響應(yīng)比學(xué)習(xí)過程快，長時(shí)間運(yùn)行會(huì)出現(xiàn)發(fā)散、不穩(wěn)定等現(xiàn)象。現(xiàn)有技術(shù)雖然對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或極限學(xué)習(xí)機(jī)的模型參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化，但是不能保證建模誤差的穩(wěn)定性，隨著時(shí)間的推移，模型誤差可能會(huì)逐漸增大。

發(fā)明內(nèi)容

根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機(jī)的溶解氧濃度軟測(cè)量方法，包括以下步驟：

S1：對(duì)影響水質(zhì)因素的水體溫度信息、PH值信息、總氨氮亞硝態(tài)氮和硝態(tài)氮信息進(jìn)行數(shù)據(jù)采集；

S2：對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行離群點(diǎn)識(shí)別、濾波處理操作：首先采用改進(jìn)的穩(wěn)健數(shù)據(jù)預(yù)處理方法對(duì)數(shù)據(jù)中的離群點(diǎn)即異常數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別和刪除，再對(duì)余下的數(shù)據(jù)采用中位值濾波技術(shù)進(jìn)行處理，保留每組數(shù)據(jù)的中值作為軟測(cè)量模型的輸入輸出數(shù)據(jù)；

S3：采用上述預(yù)處理過的批量歷史數(shù)據(jù)作為軟測(cè)量模型的輸入信息，將檢測(cè)到的溶解氧濃度化驗(yàn)值作為輸出數(shù)據(jù)建立溶解氧濃度模型；

采用基于改進(jìn)的極限學(xué)習(xí)機(jī)軟測(cè)量方法，即利用橢球交集理論，將極限學(xué)習(xí)機(jī)的模型參數(shù)誤差定義為一個(gè)橢球，建模誤差定義為另一個(gè)橢球，重新構(gòu)建極限學(xué)習(xí)機(jī)模型形式，構(gòu)造遞推辨識(shí)算法，找到最優(yōu)的軟測(cè)量模型參數(shù)，使軟測(cè)量模型輸出溶解氧濃度值；

S4：建立模型在線校正機(jī)制，水產(chǎn)養(yǎng)殖溶解氧濃度模型的動(dòng)態(tài)校正：基于水產(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)過程中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息，將溶解氧濃度化驗(yàn)值和軟測(cè)量模型輸出的溶解氧濃度值進(jìn)行誤差比較，采用橢球定界穩(wěn)定學(xué)習(xí)算法對(duì)溶解氧濃度的軟測(cè)量模型參數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和更新。

進(jìn)一步的，重新構(gòu)建極限學(xué)習(xí)機(jī)模型形為如下形式：

y^i(k)=BkTθi(k)---(1)]]>

其中：為極限學(xué)習(xí)機(jī)的模型輸出值，BkT]]>為模型已知信息，θ_i(k)為模型參數(shù)，根據(jù)重構(gòu)后的模型建立學(xué)習(xí)算法，保證定義的建模誤差

ei(k)=yi(k)-y^i(k)---(2)]]>

穩(wěn)定有界，其中y_i(k)是真值，即溶解氧的化驗(yàn)值。

采用基于改進(jìn)的極限學(xué)習(xí)機(jī)軟測(cè)量方法具體步驟如下：