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一种动态校正的AGMM-GPR多模型软测量建模方法
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上传时间: 2018-07-17
详细说明: 工业过程常常是强非线性的,并有多个工况,传统的软测量方法存在预测能力差,不 能有效利用误差信息等缺点.为了有效解决这些问题,提出一种基于自适应高斯混合模型-高 斯过程回归(AGMM-GPR)的多模型动态校正软测量建模方法.首先,通过贝叶斯信息准则 构建自适应高斯混合模型(AGMM),得到优化的子模型个数;然后,利用GPR方法建立各局 部模型,当新的数据到来时,将其隶属于各局部模型的后验概率和预测值融合得到多模型输 出;最后,为了进一步提高模型的精度,构建自回归积分滑动平均(ARIMA)模型对多模型输 出进行动态反馈校正.通过数值仿真和硫回收装置(SRU)中H2S浓度的估计,验证了所提方 法具有良好的预测精度和泛化性能.
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