一种分层集成的高斯过程回归软测量建模对脱丁烷塔底丁烷浓度进行预测的方法
发布时间: 2022-02-17
基本信息
本发明公开了一种分层集成的高斯过程回归软测量建模对脱丁烷塔底丁烷浓度进行预测的方法,用于复杂多变的多阶段性的化工过程。该方法是一种在线的多模型策略。用高斯混合模型对过程的不同阶段进行辨识,对各阶段的数据进行主成分分析,依据各辅助变量在主元空间上的贡献度,将各模态数据分别划分成若干子空间,建立相应的高斯过程回归软测量模型。当新的数据到来时,采用子空间PCA进行变量选择,根据离线建立的软测量模型,可得到各模型的预测输出。对子空间模型输出进行均值融合,可得到第一层集成输出,即各模态下的局部预测输出,最终根据计算得到的新的数据隶属于每个不同阶段的后验概率,用后验概率对各模态局部预测进行融合,得到第二层集成输出。能够对关键变量进行精确预测,从而提高产品质量,降低生产成本。
评价单位:- (-) 评价时间:2022-12-27
孙爱华
无锡市人工智能学会
副会长
综合评价