基于双阈值AdaBoost算法的4-CBA含量软测量建模

• 作者: 刘树云 刘瑞兰 庞宗强 戎舟 江兵
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: AdaBoost算法 软测量 双阈值 异常样本 4-CBA含量 轮盘赌方法
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 2009-2015
• 页数: 7页
• 分类号: TP274
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/j.issn.0438-1157.20161609

摘要

针对PX氧化过程中4-CBA含量无法在线测量的问题,提出了一种基于双阈值更新样本权重的AdaBoost算法,该算法以BP神经网络作为弱学习器,采用轮盘赌方法根据样本权重在训练样本集中选择部分样本训练弱学习器,采用上一轮弱学习器的训练相对误差绝对值来更新所有训练样本的权重,在此基础上,用双阈值对样本误差范围进行划分,然后用不同的权重因子与原来的样本权值相乘实现样本权值的二次更新.该过程降低了含有大误差的样本的权值,增加了较大误差的样本的权值,从而减小了在下一轮训练过程中选到异常样本的概率.分别采用5种不同的方法并用实测的工业数据建立了4-CBA含量软测量模型,仿真结果表明用提出的改进AdaBoost算法建立的4-CBA含量软测量模型,其预测误差小于其他方法建立的模型误差.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘瑞兰	南京邮电大学自动化学院	29	257	9.0	15.0
2	戎舟	南京邮电大学自动化学院	35	203	8.0	13.0
3	江兵	南京邮电大学自动化学院	18	127	6.0	11.0
4	庞宗强	南京邮电大学自动化学院	9	28	3.0	5.0
5	刘树云	南京邮电大学自动化学院	1	0	0.0	0.0