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一种基于Bagging算法的高斯过程集成建模方法
引用本文:李雅芹,杨慧中.一种基于Bagging算法的高斯过程集成建模方法[J].东南大学学报(自然科学版),2011,41(Z1):93-96.
作者姓名:李雅芹  杨慧中
作者单位:江南大学教育部轻工过程先进控制重点实验室,无锡,214122
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60674092); 江苏省高技术研究资助项目(BG2006010)
摘    要:针对单一高斯过程在化工过程软测量建模中存在估计精度不高的问题,利用Bagging和高斯过程回归算法,提出一种基于Bagging算法的集成高斯过程软测量建模方法.该算法使用Bagging技术从训练样本集中选取若干子训练样本集,利用该若干子集形成多个高斯过程模型,并通过加权组合方式进行集成,得到最终的模型输出.将该方法应用...

关 键 词:Bagging算法  高斯过程  集成  软测量

Ensemble modeling method based on Bagging algorithm and Gaussian process
Li Yaqin,Yang Huizhong.Ensemble modeling method based on Bagging algorithm and Gaussian process[J].Journal of Southeast University(Natural Science Edition),2011,41(Z1):93-96.
Authors:Li Yaqin  Yang Huizhong
Institution:Li Yaqin Yang Huizhong (Key Laboratory of Advanced Process Control for Light Industry of Ministry of Education,Jiangnan University,Wuxi 214122,China)
Abstract:In order to solve the problem of low estimation accuracy when using a single Gaussian process in the chemical process modeling,an ensemble model for soft-sensor is proposed based on Bagging and Gaussian process algorithms.The algorithm selects a number of sub-training sets from the whole training sample using Bagging technique,and then train the Gaussian process sub-models using the sub-training sets respectively.The output of the model is achieved by the integration with weighted outputs of the sub-models....
Keywords:Bagging algorithm  Gaussian process  ensemble model  soft sensor  
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