基于动态MPLS的发酵过程效益函数在线预报  

On-line Prediction of Profit Function Based on Dynamic MPLS for Fermentation Process

作　　者：汪志锋[1] 袁景淇[1] 

机构地区：[1]上海第二工业大学自动化系

出　　处：《化工自动化及仪表》2006年第2期17-19,共3页Control and Instruments in Chemical Industry

基　　金：国家'863'计划项目(2001AA413110);国家自然科学基金资助项目(60174024)

摘　　要：针对发酵过程观测数据与时序相关,提出一种动态多方向偏最小二乘回归(MPLS)方法,该方法的多模型结构解决了非线性和实时性的问题,更加适用于发酵过程的在线预报,与人工神经网络(ANN)方法相比,动态MPLS回归模型可以达到更好的拟合和预报精度。对青霉素发酵过程的效益函数拟在线预报,验证了该方法的准确性和有效性。A dynamic multiway partial least square regression （MPLS） method is proposed. Using multi-model of this method instead of single model, the problem of nonlinear and real-time can be solved. So it is especially suitable to on-line predict fermentation process. Compared with artificial neural network （ ANN）, the accuracy and speed of process prediction are all improved. On-line prediction of the profit function for penicillin fermentation process is studied;the results demonstrate that the method is proper and effective.

关 键 词：多方向偏最小二乘回归(MPLS) 多模型 发酵过程 在线预报 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]