平行堆栈式自编码器及其在过程建模中的应用

发布时间：2019-03-13 11:41

【摘要】：在面对流程工业存在的多参数、强非线性和富含复杂机理等问题时浅层算法的学习能力有限,故将深度学习理论引入过程工业预测建模中。而针对单个深层网络对多样性数据的特征挖掘困难,本文提出一种改进的堆栈式自编码器。该方法首先通过聚类算法对输入数据属性进行聚类,按结果将数据分类后输入并行的稀疏自编码器中进行特征的模块式提取,并行输出经整合后输入至叠加的深度网络中,联合这些特征再进行逐层学习得到拟合结果。为减轻过拟合带来的预测误差,将"dropout"方法引入网络训练中。在加氢裂化的预测建模研究中,所提出的算法具有比其他方法更好的预测水平和泛化能力。
[Abstract]:In the face of the problems of multi-parameter, strong non-linearity and rich in complex mechanism in process industry, the learning ability of shallow-layer algorithm is limited, so the deep learning theory is introduced into process industry prediction modeling. In this paper, an improved stack self-encoder is proposed to solve the difficulty of mining the characteristics of diversity data in a single deep network. In this method, the attributes of input data are clustered by clustering algorithm, and then the data is classified into parallel sparse encoder for feature extraction. The parallel output is integrated and input into the superimposed depth network. Combined with these features, the fitting results are obtained by layer-by-layer learning. In order to reduce the prediction error caused by over-fitting, the "dropout" method is introduced into the network training. In the prediction modeling of hydrocracking, the proposed algorithm has better prediction level and generalization ability than other methods.
【作者单位】： 南京工业大学计算机科学与技术学院;
【基金】：江苏省高校自然科学基金(12KJB510007)资助项目
【分类号】：TP181

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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