基于梯度提升回归树的发酵过程软测量研究

• 作者: 潘丰 黄继炜
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 软测量 梯度提升回归树 果蝇算法 偏移补偿
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 1824-1830,1869
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.08.002

摘要

生物发酵过程的优化控制需要很多变量的参与,其中有许多无法实现实时在线测量.对此,论文结合群体智能算法和机器学习技术,提出了一种基于梯度提升回归树的发酵过程软测量方法,同时利用果蝇算法对回归树的关键参数进行寻优,以及偏移补偿技术对模型输出值进行校正.以Pensim仿真平台所得的青霉素发酵数据检验论文方法的效果,结果表明,该方法的预测精度在5.42％以内,明显优于BPNN、SVR、AdaBoost和RF方法,对发酵过程的关键变量预测有指导意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘丰		203	1133	16.0	23.0
2	黄继炜		1	0	0.0	0.0