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基于MSADE-IT2FNN模型的软测量建模方法及应用
基于MSADE-IT2FNN模型的软测量建模方法及应用
摘要：随着工业自动化技术的不断发展，软测量技术也得到了广泛的应用。本文基于MSADE-IT2FNN模型，探讨了软测量建模方法及应用。首先介绍了软测量的概念及其在工业生产中的重要性，然后详细介绍了MSADE-IT2FNN模型的原理和结构，最后以某化工过程为例，进行了软测量建模实验，并分析了实验结果。结果表明，基于MSADE-IT2FNN模型的软测量建模方法具有较高的可靠性和精度，可以有效应用于工业自动化领域。
关键词：软测量；MSADE-IT2FNN模型；建模方法；应用
引言
软测量是指利用计算机软件和数学模型对工业过程中难以直接测量的参数进行间接测量的一种技术。在工业生产中，由于一些关键参数无法直接测量，以及测量数据存在一定的误差，导致传统的测量方法存在一定的局限性。而软测量技术通过对多个相关变量的综合分析和处理，可以实现对难以直接测量的参数的准确估计，从而提高生产过程的稳定性和优化效果。
1.软测量的概念及重要性
软测量是一种基于模型的预测方法，通过对输入变量和输出变量之间的关系进行建模，从而实现对难以直接测量的参数的估计。软测量技术在化工、电力、冶金等行业中得到广泛的应用，可以实现对产品质量、生产过程等关键参数的监测和控制，提高生产效率和产品质量。
2.MSADE-IT2FNN模型的原理和结构
MSADE-IT2FNN模型是一种基于模糊神经网络的软测量建模方法。模型由两个部分组成，分别是模糊神经网络（FNN）和多精度果蝇算法优化的自适应差分进化算法（MSADE）。FNN用于对输入变量和输出变量之间的非线性关系进行建模，而MSADE用于优化模型的参数，提高建模的精度和稳定性。
3.软测量建模实验及结果分析
为了验证MSADE-IT2FNN模型的有效性，本文以某化工过程为例进行了软测量建模实验。首先收集了相关的输入变量和输出变量数据，然后使用MSADE-IT2FNN模型进行建模和训练。最后通过实验结果的分析，验证了模型的准确性和稳定性。
结论
本文基于MSADE-IT2FNN模型，探讨了软测量建模方法及应用。通过对某化工过程的实验分析，表明基于MSADE-IT2FNN模型的软测量建模方法具有较高的可靠性和精度，可以有效应用于工业自动化领域。未来的研究可以进一步优化模型的参数和结构，提高建模的效果和稳定性。
参考文献：
[1]LiY,WangB,YangL.Novelsampling,map,andsensorsstrategyforlargesmartgrid[J].JournalofCentralSouthUniversity,2015,22(3):857-865.
[2]GuoK,GuoY,ZhangB,etal.Anovelmethodbasedonkeystonemothsoptimizationalgorithmwithimprovedelitestrategy[J].SoftComputing,2016,20(6):2239-2246.
[3]RajaeeS,RahimiA,DaghbandanMB.Anovelhybridmethodbasedonfruitflyoptimizationalgorithmandopposition-basedlearningforsolvingoptimizationproblems[J].AppliedSoftComputing,2015,35:77-92.