基于高斯过程和改进教与学优化算法的甲醇合成转化率软测量

针对高斯过程软测量建模过程中,常用的共轭梯度法难以完成高维协方差矩阵的超参数确定等问题,引入了教与学优化算法(TLBO)对高斯过程的训练过程进行了优化,提高了模型训练速度。并对基本的教与学优化算法做出了相应的改进:一是改进了算法的"学生阶段";二是增加了"课外阅读阶段",提高了算法的性能。将这一建模方法应用于甲醇合成转化率测量中,结果表明,该方法具有较好的估计精度。