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一种基于自回归极限学习机的非线性动态过程监测方法(期间)

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专利号 2019102297513 专利名称 一种基于自回归极限学习机的非线性动态过程监测方法(期间)
专利类型 发明专利 国际分类 G06F18/2134, G06F18/2135, G06F18/214, G06N3/045, G06N3/048, G06N3/08, G06F17/16, G07C3/00
申请人 宁波大学 申请地址 浙江省宁波市江北区风华路818号宁波大学
发明人 唐俊苗 申请日期 2019-03-12
下证状态 已下证 更新时间 2026-07-20 05:30:23
专利摘要 本发明公开一种基于自回归极限学习机的非线性动态过程监测方法,旨在利用极限学习机(ELM)算法实施非线性动态过程监测。具体来讲,本发明方法的核心在于利用ELM算法来拟合非线性的自回归(AR)模型,从而实现对采样数据非线性与时序自相关性特征的描述。实施在线过程监测时,利用平方马氏距离统计指标来监测自回归极限学习机模型的输出估计误差,从而反映出在线采样数据是否异常。与传统方法相比,本发明方法利用ELM拟合出了非线性的AR‑ELM模型,描述了测量变量间的非线性动态关系特征。最后,通过具体实施案例对比验证了本发明方法是一种更为优选的非线性动态过程监测方法。

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