[发明专利]一种时间维度拓展极限学习机模型的工业过程软测量建模方法

权利要求书

1.一种基于时间维度拓展极限学习机的工业过程软测量建模方法，其特征在于，包括以下步骤:

(1)利用集散控制下系统以及离线监测方法，工业生产过程的数据按时间排列的训练样本集X_tr∈R^N×n和Y_train∈R^N×m和测试样本集X_te∈R^K×n和Y_test∈R^N×m。其中N为训练样本长度，n为训练样本维度，K为测试样本集长度。测试样本集为将这些数据存入历史数据库。并且对训练样本集和测试样本按照训练样本集进行前处理和归一化使训练样本集其均值为0且方差为1。

(2)将X_tr和X_te进行时间维度变换，记X_tr(t＝0)为原矩阵，X_tr(t＝k)和X_tr(t＝-k)为顺着时间方向和逆时间方向移动k个时间点的新矩阵，同理的到训练集的X_te的时间维度变换后的矩阵。

(3)按时间差对原训练样本和测试样本采样，即将X_tr和X_t分别进行时间维度拓展，拓展参数为T形成新的测试集X_train∈R^(2T+1)N×n和训练集矩阵X_test∈R^(2T+1)K×n。

(4)对时间维度拓展的样本空间进行极限学习机建模，得到软测量结果。

(5)采用以上得到的基于时间维度拓展极限学习机方法对工业过程的数据进行建模，实现过程的软测量。

2.根据权利1所述一种时间维度拓展极限学习机模型的工业过程软测量建模，其特征在于,所述步骤2中，将X_tr和X_te进行时间维度变换，记X_tr(t＝0)为原矩阵，X_tr(t＝k)和X_tr(t＝-k)为顺着时间方向和逆时间方向移动k个时间点的新矩阵，同理的到训练集的X_te的时间维度变换后的矩阵。

3.根据权利1所述一种时间维度拓展极限学习机模型的工业过程软测量建模，其特征在于,所述步骤3中，将X_tr和X_t进行时间维度拓展形成新的测试集和训练集矩阵，设定时间维度拓展参数为T，则将X_tr和X_te进行时间点不同的采样形成新的矩阵X_train＝[X_tr(t＝0) X_tr(t＝1) X_tr(t＝-1) … X_tr(t＝T) X_tr(t＝-T)],X_test＝[X_te(t＝0) X_te(t＝1) X_te(t＝-1) … X_te(t＝T) X_te(t＝-T)],其中，X_train∈R^(2T+1)N×n，X_test∈R^(2T+1)K×n。