%0 Journal Article
%T 椭球定界算法在混合建模中的应用研究
%A 王魏
%A 邓长辉
%A 赵立杰
%J 自动化学报
%P 1875-1881
%D 2014
%R 10.3724/SP.J.1004.2014.01875
%X ？并行结构混合建模主要由机理模型与误差补偿模型组成.一般地，误差补偿模型不宜过于复杂，且模型应具有校正功能，以免精度随时间不断下降.针对这个问题，本文选择单层神经网络作为误差补偿模型，并将椭球定界算法应用于单层神经网络的参数更新，不仅能够保证建模误差稳定有界，同时能够提高网络的收敛速度.将提出的方法应用于氧化铝生产过程，改进了原有的苛性碱和氧化铝组分浓度软测量方法.实验研究结果表明，椭球定界算法的应用提高了模型的精度和网络的收敛速度.除此之外，在存在噪声干扰下，改进的方法比原有方法更稳定，进一步证明了方法的有效性和优越性.
%K 混合建模
%K 软测量
%K 椭球定界
%K 神经网络
%U http://www.aas.net.cn/CN/abstract/abstract18456.shtml