混合高斯过程回归模型在铁水硅含量预报中的应用

• 作者: 任江洪 曹长修 陈韬
• 来源期刊: 重庆大学学报：自然科学版
• 学科: 工学
• 关键词: 高斯过程回归 Bootstrap 软传感器 参数估计 统计方法
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 页码范围: 123-127
• 分类号: TP212.6
• 语种: 中文

摘要

为了提高基于高斯过程回归的软测量模型的预测精度，提出了一种混合高斯过程回归模型。该模型将高斯过程回归模型预测输出值的方差及其分布作为主要考虑因素，对多个高斯过程回归模型的输出值进行组合输出，获得了比单个高斯过程回归模型更高的预测精度和更强的模型鲁棒性。将该模型实用于高炉铁水硅含量预报模型的建模，获得了比使用单个高斯过程回归模型建模时更好的应用效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹长修	重庆大学自动化学院	162	2835	26.0	47.0
2	任江洪	重庆大学自动化学院	10	56	5.0	7.0
3	陈韬	南洋理工大学化学与生物医学工程学院	1	6	1.0	1.0