二维码（扫一下试试看！） | | 基于ICA变量分组的集成软测量方法研究 | | Study on Ensemble Soft Sensing Method Based on ICA Variables Grouping | | 投稿时间：2016-12-07 | | DOI：10.15918/j.tbit1001-0645.2018.06.013 | | 中文关键词:软测量变量分组核学习集成建模 | | English Keywords:soft sensorvariables groupingkernel learningensemble modeling | | 基金项目:山东省自然科学基金资助项目（ZR2016FM28） | | | 摘要点击次数:772 | | 全文下载次数:448 | | 中文摘要: | | 提出了一种基于独立主成分分析（independent component analysis，ICA）变量分组和集成学习的软测量建模方法.该方法首先运用ICA对输入过程变量进行分组，建立多个变量组子空间.然后在各变量组子空间内提取子样本集，降低变量和变量组之间的耦合性，并基于核偏最小二乘法（KPLS）建立预测子模型.最后，采用贝叶斯方法对子模型的输出进行集成，给出最终预测结果.运用该方法对工业橡胶密炼过程的数据进行了预测，并与其它软测量方法的结果进行比较分析，实验结果表明，本文提出的方法具有更好的预测性能. | | English Summary: | | A novel soft sensing method was proposed based on independent component analysis (ICA) fortified with variables grouping and ensemble learning method.First,the import process variables were grouped using ICA algorithm,developing multiple variable-group subspaces.Then,the coupling relation among variables and variable groups was reduced by re-sampling the data samples in the variable-subspaces.And prediction sub-models were constructed based on kernel partial least square method (KPLS).Finally,Bayesian inference method was used to integrate the outputs from sub-models,and to get the predicting results.The superiority of the proposed method was demonstrated with comparative studies of multiple soft sensors using the industrial rubber mixing process data. | | 查看全文查看/发表评论下载PDF阅读器 | |
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