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龙图腾网恭喜东北大学申请的专利一种基于正则化递归随机配置网络的动态建模方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118194912B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311746574.9，技术领域涉及：G06N3/044；该发明授权一种基于正则化递归随机配置网络的动态建模方法和系统是由王殿辉;党纲设计研发完成，并于2023-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于正则化递归随机配置网络的动态建模方法和系统在说明书摘要公布了：本发明属于动态建模技术领域，公开了一种基于正则化递归随机配置网络的动态建模方法和系统，包括：S1，数据预处理；S2，正则化递归随机配置网络初始化；S3，随机配置权值和偏置，并采用全新的方法构造储备池候选神经元；S4，根据正则化不等式约束条件有监督地选取候选神经元；S5，确定最优候选神经元，增加到储备池；S6，结合目标输出和储备池输出计算网络输出权值；S7，基于投影算法，根据实时数据对训练好的输出权值进行在线更新，并计算实时输出。本发明采用了投影算法对网络输出权值进行在线更新，响应系统的动态变化，能够在保证预测精度的同时，增强模型性能稳定性，降低算法的整体计算量，适用于对实时性要求高的应用场景。

本发明授权一种基于正则化递归随机配置网络的动态建模方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于正则化递归随机配置网络的动态建模方法，其特征在于，该方法首先进行数据预处理，然后初始化一个经过正则化处理的随机配置网络，其次利用一种新颖的方法随机配置权值和偏置，并构造储备池的候选神经元；采用正则化不等式约束条件有监督地选择候选神经元，并将最优神经元添加到储备池中；然后结合目标输出和储备池输出，通过计算得到网络的输出权值；最后，采用投影算法，根据实时数据在线更新训练好的输出权值，并计算实时输出；首先，进行数据预处理，收集脱丁烷塔的历史操作数据，包括塔顶温度、塔顶压力、塔顶回流量、塔顶产品流出量、第6层塔板温度、塔底温度1和塔底温度2这七个辅助变量，以及对应的塔底丁烷浓度数据；接着，对收集到的数据进行清洗、标准化或归一化处理，以消除量纲影响和数据潜在的偏差，确保不同变量对模型的影响在同一量级上，从而提高模型训练效果；然后，初始化一个基于正则化递归随机配置网络RRSCN的动态建模系统；选择合适的初始参数，包括储备池大小、输入权重和连接权重的分布、模型的预期输出误差；利用收集到的历史数据训练网络模型；在每次迭代中，随机配置权值和偏置，根据正则化不等式约束条件有监督地选取合适的候选神经元，并计算网络输出权值；通过不断调整和优化这些参数，减小模型的预测误差；一旦模型训练完成，利用该模型进行实时数据的预测；通过输入实时的塔顶温度、塔顶压力、塔顶回流量、塔顶产品流出量、第6层塔板温度、塔底温度1和塔底温度2，模型将输出一个预测的塔底丁烷浓度；最后，应用投影算法在线更新模型的输出权重，保证模型适应工艺过程中的动态变化，确保预测的准确性和稳定性；RRSCN模型能有效进行脱丁烷塔的塔底丁烷浓度软测量，帮助操作员控制和优化生产过程。

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