基于信息熵的多模型建模方法研究

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1、万方数据公迷罢／J大’UDC密级学位论文基于信息熵的多模型建模方法研究作者姓名：指导教师：申请学位级别：学科专业名称：论文提交日期：学位授予日期：评阅人：崔秀芝袁平副教授东北大学信息科学与工程学院硕士学科类别：工学控制理论与控制工程2014年6月论文答辩日期：2014年6月加烨军7问答辩委员会席：关守平《何大阔颜闽秀东北大学2014年6月万方数据AThesisinControlTheoryandControlEngineeringResearchonMulti-—modelModelingMethod

2、BasedonInformationEntropyByCuiXiuzhiSupervisor：AssociateProfessorYuanPingNortheasternUniversityJune2014万方数据独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：日期：学

3、位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年口一年口一年半口两年炀学位论文作者签名：崔秀艺签字日期：加似善．刀游／，，，Dn丫托?移沙名期签日币』‘产师字导签万方数据东北大学硕士学位论文摘要基于信息熵的多模型建模方法研究摘要复杂工业过程的建模广泛采用数

4、据驱动的建模方法，但是数据的高维、冗余以及噪声等特征对模型的影响很大。针对数据冗余严重影响模型的泛化能力这一问题本文展开了深入的研究。本文采用基于信息熵的样本选择方法去除冗余数据。冗余的大小与数据出现的概率有关，冗余度越高，样本集的信息熵就越小，因此可以认为当样本个数一定时，熵值最大的样本集数据冗余度较低。本文采用样本交换的方式选取样本，结果表明这种方法可以简单有效的去除冗余样本，获得冗余度较低的样本数据。为了能够基于样本子集(选择算法得到的样本数据)建立有效的模型，本文选用最小二乘支持向量机(LS。

5、SVM)的建模方法进行建模。基于样本子集的LS．SVM建模方法将样本子集数据作为支持向量来求解原LS。SVM建模问题。经过仿真验证，采用该方法建立的模型具有很好的泛化能力，但其性能受样本子集的样本个数影响很大。本文采用多次样本选择的方法来弥补这种问题带来的不足，从而得到多个样本数量不同的样本子集并基于这些样本子集建立了多个模型。经过分析，这些模型存在着很强的多样性，最终决定将多个模型结合起来建立多模型。本文采取加权求和的结构将多个子模型的输出融合到一起。基于最大熵原理本文提出采取基于信息熵的模型融合方

6、法将子模型的输出融合到一起。最后通过求解一个多目标优化问题得到各个子模型的权值系数，最终建立起多模型。本文最后将这种基于信息熵的多模型建模方法应用到电弧炉炼钢过程中，建立钢水终点温度预报模型。仿真验证表明，该方法是一种十分有效的建模方法。与单模型相比具有更强的泛化能力。关键词：样本选择；二次Renyi熵；最小二乘支持向量机；多模型；权值TT万方数据东北大学硕士学位论文AbstractResearchonMulti-modelModelingMethodBasedonInformationEntropy

7、AbstractModelingmethodofdatadriveniswidelyusedtosetupthemodelofcomplexindustrialprocesses，butthecharacteristicsofhighdimension，redundancyandnoisyimpactthemodel’Spropertyheavily．Inthisthesis，studyontheproblemofredundancythatimpactthegeneralizationofmodel

8、deeply．Inthisthesis，theselectionmethodisusedtowipeouttheredundantdata．Thestrengthofredundancyhasarelationshipwithprobability,whentheredundancyishightheinformationentropyissmall．Sowecanconsiderthatwhenthenumberofsamplesisestablish