加法规则的多核学习在甲醇合成中的应用

简介

对粗制甲醇的化学转化过程进行了研究，针对甲醇生产过程中工艺参数与产品质量之间非线性和时变性的问题，为了更好地预测甲醇产率，提出了一种加法规则的多核学习支持向量回归机算法。所提算法依据正定核函数的构造原理，采用将基本核函数进行相加的规则来组合多核函数，进而，建立多核学习支持向量回归机的甲醇合成转化率预测模型。甲醇数据的实验结果表明，对比传统支持向量回归机模型，所提出的加法规则的多核学习模型的甲醇转化率预测精度更优，可以更好地指导甲醇合成。