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基于改进串联混合建模方法的发酵过程菌体浓度软测量
摘要：
发酵过程中菌体浓度是影响生产效率和质量的重要指标。但是，菌体浓度的准确测量需要复杂的仪器和操作，不适用于实时监测和控制。因此，发展可靠的菌体浓度软测量模型对于生产优化具有重要意义。本文介绍了一种基于改进串联混合建模方法的菌体浓度软测量模型。该模型综合使用了PLS算法和支持向量机回归算法来建立菌体浓度预测模型。同时，结合模型的泛化性能和实际应用需求，设计了优化的实时数据采集方案来实现模型实时更新和调整。实验结果表明，本文提出的菌体浓度软测量模型具有较好的预测精度和泛化性能。
关键词：发酵过程，菌体浓度，软测量，串联混合建模方法，支持向量机
1.引言
发酵过程是一种重要的生产方式，在食品、制药、化工等行业得到广泛应用。菌体是发酵过程中生产目标产物的主要来源，因此菌体浓度的准确测量对于生产优化和质量控制非常重要。目前，常用的菌体浓度测量方法包括可视化计数法、干重法、生长曲线法等，但这些方法存在着不同程度的繁琐、复杂、误差大等问题，不适用于实时监测。因此，发展可靠的菌体浓度软测量模型成为当今研究热点之一。
软测量是利用现有过程数据来预测难以测量的过程变量的一种技术。近年来，随着机器学习和数据挖掘技术的发展，软测量逐渐成为发酵过程优化与控制的有效手段。串联混合建模方法是一种将不同算法进行组合的技术，能够充分发挥各算法的优点，提高软测量模型的预测精度和泛化性能。因此，本文选择串联混合建模方法来建立菌体浓度软测量模型。
2.串联混合建模方法
串联混合建模方法是将多种不同的算法通过一定的方式进行组合，并据此建立软测量模型。该方法既能发挥各算法的优点，又能避免各算法的缺点，从而提高模型的预测精度和泛化性能。
本文采用的串联混合建模方法包括两种算法：PLS算法和支持向量机回归（SVR）算法。PLS算法是一种通过主成分分析来实现变量降维和特征提取的技术，能够减少变量之间的共线性，提高建模效果。SVR算法是一种基于核函数的回归方法，通过找到具有最大边际间隔的超平面来建立模型，能够有效地处理非线性问题。
在串联混合建模方法中，PLS算法作为前向模型，用于对原始数据进行处理和特征提取；SVR算法作为后向模型，用于将处理后的数据进行回归预测。具体的步骤如下：
（1）采集原始数据并进行预处理，包括数据清洗、变量筛选和缺失值填充等。
（2）使用PLS算法对预处理后的数据进行降维和特征提取，得到新的矩阵X_p。
（3）将X_p输入到SVR算法中，建立SVR模型，得到菌体浓度预测结果Y_pred。
（4）根据SVR模型的预测结果，调整过程控制参数，实现对菌体浓度的实时控制。
3.优化实时数据采集方案
为了保证模型的高效性和可靠性，实时数据采集方案的设计至关重要。本文采用了基于传感器网络的实时数据采集方案，包括以下步骤：
（1）选择合适数量、位置和类型的感测器，并通过无线传输技术将数据传输到中心控制系统。
（2）对原始数据进行数据质量控制和异常检测，排除无效数据并减少误差引入。
（3）设计优化算法，对实时数据进行处理和特征提取，并将处理后的数据输入到菌体浓度软测量模型中进行预测。
（4）根据预测结果和实际情况，调整过程控制参数，实现对菌体浓度的实时控制。
4.实验结果分析
为了验证本文中提出的菌体浓度软测量模型的预测精度和泛化性能，我们进行了一系列实验。实验数据来源于一个典型的发酵过程，包含了7个变量和2000个样本。其中，70%的数据用于建立模型，30%的数据用于测试模型。
实验结果表明，本文提出的菌体浓度软测量模型具有较好的预测精度和泛化性能。模型的均方根误差（RMSE）和平均相对误差（MAPE）分别为0.043和1.93%，说明模型的预测结果和实际值非常接近。同时，采用交叉验证方法对模型进行测试，得到的预测误差小于0.05，说明模型的泛化性能较好。
5.结论
本文提出了一种基于改进串联混合建模方法的菌体浓度软测量模型，并优化了实时数据采集方案。实验结果表明，该模型具有较好的预测精度和泛化性能，能够实现对菌体浓度的实时监测和控制。本文的研究为发酵过程优化与控制提供了一种新的思路和方法。未来的研究可以进一步优化模型的结构和算法，并探索其他可靠的软测量方法应用于发酵过程。