基于改进极限学习机的软测量建模

摘要 极限学习机（ELM）因其泛化能力好和学习速度快而成为软测量的新方法，但当应用到铝电解工艺参数建模时，ELM通常需要较多隐层节点并且泛化能力较低。针对这一问题，提出一种基于改进极限学习机（IELM）的软测量模型。首先，利用粗糙集中的约简理论剔除输入变量中的冗余或不相关属性，以降低ELM的输入复杂性；然后，利用偏相关系数对输入变量和输出变量间的相关性进行分析，将输入数据分为正输入和负输入两部分，分别对这两部分建立输入单元，重新构建ELM网络；最后，建立了基于改进极限学习机的铝电解分子比软测量模型。仿真实验结果表明，基于改进极限学习机的软测量模型具有较好的泛化能力和稳定性