| 基于模型融合的复杂生产过程产品质量预测 |
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| 引用本文： | 向峰,杨磊,张萌,左颖,邹孝付,陶飞.基于模型融合的复杂生产过程产品质量预测[J].中国科学:信息科学,2023(7):1127-1137. |
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| 作者姓名： | 向峰 杨磊 张萌 左颖 邹孝付 陶飞 |
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| 作者单位： | 1. 武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室;2. 武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室;3. 清华大学自动化系;4. 北京航空航天大学前沿科学技术创新研究院;5. 北京航空航天大学人工智能研究院;6. 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(批准号:51975431,52105521,52005025)资助项目； |
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| 摘 要： | 复杂生产过程中产品质量与工艺参数间存在复杂的非线性关系,为提高产品质量预测准确性,本文提出了一种基于模型融合的复杂生产过程产品质量预测方法.首先,分别对复杂生产过程建立基于改进随机森林算法的整体预测模型与分段预测模型,其中,针对整体预测模型特征选择问题,提出了一种相关性分析与去冗余处理相结合的特征选择方法,针对分阶段预测模型存在误差累积问题,提出了一种误差修正机制.其次,利用Stacking集成学习算法实现整体预测模型与分阶段预测模型的融合,综合利用二者的预测优势得到对产品质量的最终预测结果.最后,以烟丝生产过程烘丝机入口烟丝含水率的预测为例,通过对比传统单模型的预测方法,验证了本文所提基于模型融合预测方法的准确性.
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| 关 键 词： | 复杂生产 质量预测 模型融合 随机森林 |
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