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齐鲁工业大学学报 2024年第2期38卷 24-33页

作者：张旭瑞孙凯齐鲁工业大学(山东省科学院)信息与自动化学院山东济南250353

针对现代流程工业过程变量存在的多变量、非线性、时滞及测量异常值等问题,提出一种基于门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)的鲁棒软测量算法。首先,利用历史数据训练一个初始GRU模型。其次,提出一种改进的最小绝对Lp惩罚解(improve... 详细信息

针对现代流程工业过程变量存在的多变量、非线性、时滞及测量异常值等问题,提出一种基于门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)的鲁棒软测量算法。首先,利用历史数据训练一个初始GRU模型。其次,提出一种改进的最小绝对Lp惩罚解(improved least absolute Lp penalized solution,ILAPPS)的算法,将中值绝对偏差融入截断平均绝对误差损失,使其对异常值有更强的抵抗力,并将基于随机森林的置换重要性排序设计自适应算子嵌入Lp正则化项,提高输入变量选择的准确度。再次,将ILAPPS算法嵌入GRU输入层和循环层,以实现GRU的稀疏化。最后,将所提出的算法应用于人工数据集和实际工业铜矿浮选过程,并与其它先进算法进行性能比较,实验结果表明所提算法具有较高的预测精度和鲁棒性。

关键词：门控循环单元鲁棒估计稀疏优化软测量截断损失

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