基于时间维度拓展局部加权ELM的工业过程软测量建模的开题报告一、研究背景及意义在工业生产中，过程软测量是一项重要的技术手段，可以通过对工艺参数进行测量和分析，实现对整个生产过程的精细化控制，提高生产效率和品质。传统的过程软测量建模方法主要是基于统计学的机器学习算法，如PLS和PCA等。这些算法的建模过程较为简单，但是需要对数据做出很多的假设，并且算法的实现过程也比较耗时。近年来，局部加权ELM被广泛应用于工业过程软测量建模中，具有较高的预测精度和运算速度。然而，这种方法只能处理静态的数据，对于动态的数据建模还需要进一步优化。因此，本研究将局部加权ELM算法与时间维度相结合，建立动态的过程软测量建模方法，对工业生产过程进行实时监测和预测，提高生产效率和品质。二、研究内容及拟解决的关键问题本研究将局部加权ELM算法与时间维度相结合，实现动态的过程软测量建模。具体研究内容包括以下几点：1.时间序列分析方法的研究：对不同的工业数据进行时间序列分析，比较各种方法的优缺点，选择合适的方法用于本研究中。2.动态局部加权ELM算法的研究：将时间序列分析方法与局部加权ELM算法相结合，建立动态的过程软测量模型。3.模型应用：将建立好的模型应用于实际生产过程中，进行实时监测和预测，提高生产效率和品质。关键问题：1.如何将时间序列分析方法与局部加权ELM算法相结合，实现动态的过程软测量建模？2.如何设置模型的参数，使得模型具有较高的预测精度和较快的运算速度？3.如何将建立好的模型应用于实际生产过程中，并且保证模型对于不同的生产环境有良好的适应性和鲁棒性？三、研究方法及技术路线本研究采用以下方法和技术路线：1.数据采集和预处理：从实际生产过程中采集各种相关的数据，进行数据清洗、归一化等预处理操作。2.时间序列分析方法的比较和选择：对比较常见的时间序列分析方法进行比较，并选择合适的方法用于本研究中。3.动态局部加权ELM算法的实现：实现动态局部加权ELM算法，并对其进行调参优化。4.模型应用：将建立好的模型应用于实际生产过程中，进行实时监测和预测。技术路线如下：（1）数据采集和预处理（2）时间序列分析方法的比较和选择（3）局部加权ELM算法的研究（4）模型应用四、研究预期结果及意义本研究预期结果如下：（1）建立动态的过程软测量模型，并与传统模型进行比较，验证其优越性。（2）将建立好的模型应用于实际生产过程中，并且提高生产效率和品质。本研究的意义在于：（1）提出一种动态的过程软测量建模方法，具有高精度和高效率的特点，并且可以实现对生产过程的实时监测和预测。（2）应用该方法可以提高生产效率和品质，减少生产成本，增加经济效益。