一种混合正则化随机配置网络工业过程运行指标估计方法

摘要

本发明公开了一种混合正则化随机配置网络工业过程运行指标估计方法，包括获取工业过程运行指标历史数据和影响其变化的相关过程变量数据，对混合正则化随机配置网络估计模型的初始参数进行设置，通过建立强约束的监督机制，得到最优隐层节点及对应的最优隐层参数，获得当前模型的隐层输出矩阵，并采用交替方向乘子法确定模型最优输出权值，进而得到当前模型的网络残差，构建混合正则化随机配置网络估计模型，实现目标工业过程的运行指标数据的估计。本发明采用高约束的监督机制并以构造法建立参数最优的运行指标估计模型，利用混合正则化技术自动删除对模型贡献低的隐层节点，从而保证了模型具有紧致的结构和良好的泛化性能。