助训练策略下的多模型软测量建模

由于复杂工业过程中存在强非线性、多阶段耦合以及有标签样本数量偏少的情况,传统的全局软测量模型难以精确描述整个过程。为此,提出一种助训练策略下的多模型软测量建模方法。该方法采用模糊C均值聚类算法挖掘样本集中的相似性样本并建立若干子模型;通过引入助训练策略,形成基于主、辅学习器的协同训练框架,并设计置信度评估机制淘汰误差样本的同时扩充子模型的建模空间;进而将模糊隶属度作为D-S证据理论的概率分配函数计算出子模型权重,对子模型的输出进行融合以得到最终的模型预测 结果 。通过对脱丁烷塔工业过程的实际数据进行建模仿真,结果表明此模型具有良好的预测性能。