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申请/专利权人：南京工业大学
摘要：本发明公开了一种基于RF‑IHHO‑LSTM的厌氧发酵软测量建模方法针对厌氧发酵过程中难以直接测量的VFA浓度进行精准的预测。包括如下步骤：1数据采集后利用随机森林RF算法筛选通过现场操作或者实验获得过程的采样数据，选取重要性较高的辅助变量进行预测；2采用精英反向学习EOBL和黄金正弦算法Gold‑SA提高哈里斯鹰优化算法的种群多样性和局部搜索能力；3针对厌氧发酵过程建立长短时记忆LSTM软测量模型，利用改进的哈里斯鹰优化IHHO算法对LSTM模型参数进行优化，采用精英反向学习EOBL和黄金正弦算法Gold‑SA提高种群多样性和局部搜索能力；4将RF选择的重要性较高的辅助变量输入到IHHO‑LSTM软测量模型中进行建模。本发明建模方法，具有较好的估计性能，准确性高，泛化能力强，也适用于其他复杂化学反应过程软测量建模。
主权项：1.一种基于RF-IHHO-LSTM的厌氧发酵过程软测量建模方法，其特征包含如下步骤：1现场操作或者实验获得厌氧消化过程的关键采样数据，通过RF算法进行厌氧消化过程软测量辅助变量的筛选，选取重要的辅助变量作为特征变量；2对选取的辅助变量样本数据划分训练集与测试集并进行归一化处理，消除不同变量的单位和维度的影响；3设置HHO的参数，即迭代次数和种群规模，利用EOBL优化HHO的初始化策略，GOLD-SA平衡HHO算法的探索阶段和开发阶段以改进HHO的搜索策略；4构建厌氧发酵过程LSTM软测量模型，以最小化LSTM网络的误差为适应度函数，利用IHHO算法对LSTM模型的参数进行优化，参数包括学习率、批量大小和隐含层的节点数；5将得到的参数最优值代入到LSTM中，输入RF选择的辅助变量至IHHO-LSTM厌氧发酵过程软测量模型，利用LSTM提取厌氧发酵过程数据时间序列的特征，预测VFA的含量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京工业大学 一种基于RF-IHHO-LSTM的厌氧发酵过程软测量建模方法
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