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【6h】

基于结构化类比的时间序列预测算法研究及其在PTA共沸精馏塔建模中的应用

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第一章绪论

1.1课题来源及其意义

1.2时间序列预测算法综述

1.2.1基于回归的预测方法

1.2.2基于概率模型的预测方法

1.2.3结构化类比预测

1.3本文研究的内容及章节安排

1.3.1本文研究内容

1.3.2本文章节安排

第二章类比学习理论与类比预测

2.1类比学习理论及其研究现状

2.1.1基本理论

2.1.2研究现状

2.2类比在预测中的应用现状

2.3结构化类比预测方法

2.3.1描述预测目标

2.3.2选择专家

2.3.3描述并识别类比

2.3.4衡量相似度

2.3.5产生预测

2.4小结

第三章时间序列相似性发现技术

3.1连续值时间序列的距离度量

3.1.1基于形状的时间序列距离度量算法

3.1.2基于特征的时间序列距离度量算法

3.1.3基于模型的时间序列距离度量算法

3.1.4综合了基于形状、特征、模型的时间序列距离度量算法

3.1.5基于压缩的时间序列距离度量算法

3.2离散值时间序列的距离度量

3.3小结

第四章基于类比的时间序列预测算法SAP-TS

4.1引言

4.2问题模型

4.3 SAP-TS算法描述

4.3.1相似度量函数

4.3.2单个因果模式的情况

4.3.3多个因果模式的情况

4.4在CATS基准数据上的实验

4.5小结

第五章SAP-TS在PTA共沸精馏塔建模中的应用

5.1 PTA共沸精馏塔工艺流程

5.2 PTA共沸精馏塔机理分析

5.3影响塔顶醋酸含量的主要因素

5.4 SAP-TS对PTA共沸精馏塔的建模

5.4.1 SAP-TS建模

5.4.2与GRNN建模结果的对比分析

5.5小结

第六章总结和展望

6.1总结

6.2展望

参考文献

致 谢

研究成果及发表的学术论文

作者和导师简介

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摘要

有限的机理知识和观测能力使几乎所有的预测方法在实际预测时都存在不确定性,即可能出现预测失败的情况。而当对预测失效敏感时,如失效会引起安全事故或重大经济损失时,不确定性问题就显得更为突出,此时经典预测方法中仅对训练、泛化数据进行误差分析等处理预测不确定性的措施是远远不够的。有效的解决方法之一是使用概率模型对预测准确性提前做出估计。然而,工业建模等领域中大量面对的是连续值数据,而现有的基于概率模型的预测方法却难以有效应用于连续值变量的预测。 本文基于结构化类比思想,提出了针对时间序列的预测算法SAP-TS(Structured Analogy Prediction for Time Series)。SAP-TS通过类比建立条件概率分布,解决了以往概率模型在此时遭遇的精度问题、空间问题或缺值问题,并可以使用由统计置信度和类比相似度决定的综合置信指标综合评价预测结果的准确程度。SAP-TS在CATS基准数据上的实验验证了SAP-TS预测能力。 同时,为将SAP-TS应用于PTA(精对苯二甲酸)共沸精馏塔的建模,本文进行了相关研究,最终成功使用SAP-TS建立了塔顶醋酸电导率的预测模型,并与目前实际使用中的GRNN神经网络的建模效果进行了对比分析。实验结果证明SAP-TS取得了更高的预测精度,同时其对预测结果评价的能力是有效的。

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