一种用于软测量建模的增量学习集成算法
An incremental learning ensemble algorithm for soft sensor modeling作者机构：天津工业大学电气工程与自动化学院天津300387 天津工业大学电工电能新技术天津重点实验室天津300387 天津工业大学管理学院天津300387
出 版 物：《控制与决策》 (Control and Decision)
年 卷 期：2015年第30卷第8期
页 面：1523-1526页
核心收录：
学科分类：08[工学] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 081102[工学-检测技术与自动化装置]
基 金：国家自然科学基金项目(61403277 61203302) 天津市应用基础与前沿技术研究计划项目(14JCYBJC18900)
摘 要：针对软测量模型在实际应用中遇到的问题,结合Ada Boost集成学习思想,提出适用于软测量回归的集成学习算法,以提高传统软测量模型的精度.为了克服模型更新技术对软测量实际应用的制约,将增量学习机制加入软测量集成建模中,使软测量模型具有在线实时更新的增量学习能力.对浆纱过程使用新方法建立上浆率软测量模型,并使用实际生产数据对模型进行检验,检验结果表明,该模型具有很好的预测精度,并能够较好地实现在线更新.
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