论文摘要
对于具有非高斯特性的时变工业过程,一般的软测量方法建立的模型很难满足精度要求。为有效解决上述问题,提出一种基于贝叶斯高斯混合模型(BGMM)的即时学习软测量建模方法。对于给定的训练样本集,利用贝叶斯信息准则对高斯混合模型的成分个数进行优化;对于新的测试样本,利用BGMM相似度准则从训练样本中找出与之最相似的一组样本建立高斯过程回归模型;用该模型对测试样本进行预测。通过脱丁烷塔塔底丁烷浓度的软测量建模仿真,验证了所提方法的有效性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 祁成,熊伟丽
关键词: 高斯混合模型,即时学习,贝叶斯信息准则,高斯过程回归
来源: 系统仿真学报 2019年08期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学,工程科技Ⅱ辑
专业: 数学,工业通用技术及设备
单位: 江南大学物联网工程学院自动化研究所,江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
基金: 国家自然科学基金(61773182),国家重点研发计划子课题(2018YFC1603705-03)
分类号: TB114.3
DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.17-0285
页码: 1555-1561
总页数: 7
文件大小: 525K
下载量: 120
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