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。

针对于化工过程呈现的非线性和多阶段性，产品质量往往得不到保证，为了提高产品的质量，本发明提供一种可在线测量多阶段化工过程产品质量的多模型融合软测量建模方法。

通过GMM对化工过程不同的阶段性进行辨识，然后在特定的阶段子空间PCA建立泛化能力优异的SPCA-GPR模型。对SPCA-GPR子模型进行均值融合，得到各操作阶段下的局部预测值，最后，对于不同的操作阶段，根据辨识得到的后验概率对局部预测值进行融合，实现对化工过程产品质量的在线估计，从而提高产量，降低生产成本。

化工、冶金和发酵等工业过程中的一些重要质量变量，往往无法或难以通过在线仪表测量。基于数据驱动的软测量建模方法，无需深入了解过程的机理知识，在工业过程建模中得到了广泛应用。常用的线性建模方法如主成分回归(Principal componentregression,PCR)、偏最小二乘(Partial least squares,PLS)等可以很好的处理过程数据间的线性关系并进行建模。

然而，化工过程常呈现显著的非线性特征，因此非线性建模方法如人工神经网络(Artificial neural networks,ANN)、支持向量机(Support vector machine,SVM)和高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)等得到广泛应用。针对化工过程中的多阶段特征，各种聚类算法如K均值(K-means)、模糊C均值(Fuzzy C means，FCM)和高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)等被广泛用于过程数据的阶段划分，从而提取多阶段特征。

集成学习思想的本质是将一系列有差异的模型进行组合，以提高模型的泛化能力与预测精度。集成学习的首要任务是划分子数据集，常用的划分方法有Bagging、Boosting、聚类和子空间方法等。Chen等采用Bagging算法提升高斯过程回归模型的泛化能力与预测精度，通过聚丙烯聚合过程验证了所提方法的有效性；Cao等采用Boosting算法产生若干有差异的样本子集，并将所提方法应用于心脏病数据的分类和近红外光谱数据的回归预测，可以有效的增强模型的分类性能和预测精度；Li等采用聚类算法将原始数据集划分为不同的子样本集，通过对子模型的融合得到最终的预测输出，结合不同数据集的仿真对所提方法的有效性进行了验证；Ge等采用子空间PLS方法将原始数据集划分为不同的子样本集，并建立相应的PLS回归模型，采用均值融合方式到最终的预测输出，实现了对近红外光谱蛋白质含量的预测。

当前权利人:江南大学 发明(设计)人:熊伟丽 ；赵帅 ；陈树；江南大学是教育部直属、国家“211工程”重点建设高校和“双一流”建设高校。学校具有悠久的办学历史、厚重的文化积淀，源起1902年创建的三江师范学堂，历经国立中央大学、南京大学等发展时期；1958年南京工学院食品工业系整建制东迁无锡独立建校，成立无锡轻工业学院；1962年无锡纺织工学院并入无锡轻工业学院；1995年更名为无锡轻工大学；2001年无锡轻工大学、江南学院、无锡教育学院合并组建江南大学；2003年东华大学无锡校区并入江南大学。

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，所述方法包括以下过程：针对于复杂多变的多阶段性的化工过程，用高斯混合模型对过程的不同阶段进行辨识，并采用一种集成学习的方法，建立有差异性的高斯过程回归模型，增强模型的泛化能力。

当新的数据到来时，根据SPCA选择模型对应的变量，根据建立的离线高斯过程回归模型，得到各SPCA-GPR的预测输出值，对各子模型的预测值进行均值融合，可得到各操作阶段下的局部预测值。

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，对局部预测值进行融合输出，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。

科技成果只有通过实施开发应用，使其转化为生产力，才能取得经济效益和社会效益。成果方目标是将科技成果转化为现实生产力，期待有意愿的企业或合作单位进行合作推广或者进行产品生产。考虑合作转化、许可+合作等转化方式与企业、科学技术研究开发机构和其他组织建立合作关系。