基于改进Bagging算法的高斯过程集成软测量建模

• 作者: 孙茂伟 杨慧中
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 算法 软测量 模型 高斯过程 反应器
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 1386-1391
• 页数: 6页
• 分类号: TP274
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/j.issn.0438-1157.20151223

摘要

为提高对工况复杂的工业过程进行软测量建模的模型精度和泛化能力，提出了一种基于改进Bagging算法的高斯过程集成软测量建模方法。该算法采用高斯过程回归算法建立集成学习模型的基学习器，并在Bagging算法对训练样本重采样生成基学习器训练子集的基础上，采用基于正则化互信息的特征排序指标进行基学习器的输入特征抽取，实现有监督的特征扰动，从而改善学习器的差异度。待测样本进行软测量估计时，根据各高斯过程基学习器输出的方差自适应地选择基学习器进行集成输出。采用工业双酚A生产装置反应器的现场数据建模仿真，结果表明该方法是有效的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨慧中	江南大学教育部轻工过程先进控制重点实验室	228	1844	20.0	33.0
2	孙茂伟	江南大学教育部轻工过程先进控制重点实验室	4	32	3.0	4.0