基于PCA-LSSVM的氢回收膜分离两段流程建模方法

摘要

本发明公开了基于PCA-LSSVM的氢回收膜分离两段流程建模方法，包括（1）、通过对采集处理过的间接测量变量数据进行主元分析，首先采用Z-score法将原始数据标准化；其次建立标准化数据向量的协方差矩阵R;再次求出协方差矩阵R的n个特征根，并将它们从大到小降序排列：最后计算出第i个主元的贡献率ρi和前k个主元的累积贡献率 ρ ；（2）建立基于气体回收膜分离的PCA-LSSVM两段流程模型： (3) 应用PCA-LSSVM两段流程模型对氢回收过程优化控制和其重要性能参数的研究，验证模型的正确性。实验证明，该建模方法的模型理论正确，智能算法LSSVM的应用使得氢回收实际工程中能够实现其过程重要性能参数的实时预测和估计，PCA和两段流程的应用，实现了氢回收过程的控制优化。

主权项

一种基于PCA‑LSSVM的氢回收膜分离两段流程建模方法，其特征在于包括以下步骤：（1）通过对采集处理过的间接测量变量数据进行主元分析，计算出各间接测量变量为关键性能参数提供信息的多少：(a).采用Z‑score法将原始数据标准化，得到均值为0，方差为1的数据向量；(b).建立标准化数据向量的协方差矩阵R;(c).求出协方差矩阵R的n个特征根，并将它们从大到小降序排列；   (d).计算出第i个主元的贡献率ρi和前k个主元的累积贡献率 ρ；（2）建立基于PCA‑LSSVM的气体回收膜分离两段流程模型：(a).选出累计贡献率超过85%的变量；(b).结合PCA、LSSVM理论、两段流程概念和实验数据建立基于PCA‑LSSVM的气体膜分离两段流程模型；(c).用网格搜索确定LSSVM的2个最优参数值范围，交叉验证确定其最优参数值gam和sig2的值；（3）应用基于PCA‑LSSVM的气体膜分离两段流程模型对氢回收过程重要性能参数和优化控制进行研究，同时验证模型的正确性：(a).预测分析氢回收过程重要性能参数和氢回收膜过程的优化控制。