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基于Learn++的软测量建模新方法
引用本文:田慧欣,毛志忠.基于Learn++的软测量建模新方法[J].东北大学学报(自然科学版),2009,30(1):30-33.
作者姓名:田慧欣  毛志忠
作者单位:1. 东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004
2. 东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004;东北大学,流程工业综合自动化教育部重点实验室,辽宁,沈阳,110004
摘    要:针对现有软测量建模方法中存在的不足,将修改后的适用于回归问题的Learn++算法应用到软测量建模中.Learn++算法不但保留了常用集成算法能够提高单一学习机性能的特点,还能够克服现有软测量学习方法中容易遗忘已学信息和由于重复使用原始训练数据造成时间和资源浪费的缺点,并具有增量学习能力.在建模过程中根据ELM学习速度快、简单易行、泛化能力强等特点将其选择为基本弱学习机.将基于Learn++的方法应用到LF炉钢水温度软测量建模中,实验结果表明该软测量模型具有较高的精度,可以满足实际生产的需要.

关 键 词:软测量  Learn++  智能模型  ELM  增量学习  

A New Method of Soft Sensor Modeling Based on Learn++ Algorithm
TIAN Hui-xin,MAO Zhi-zhong.A New Method of Soft Sensor Modeling Based on Learn++ Algorithm[J].Journal of Northeastern University(Natural Science),2009,30(1):30-33.
Authors:TIAN Hui-xin  MAO Zhi-zhong
Institution:TIAN Hui-xin1,MAO Zhi-zhong1,2(1.School of Information Science & Engineering,Northeastern University,Shenyang 110004,China,2.Key Laboratory of Integrated Automation of Process Industry,Ministry of Education,China.)
Abstract:A modified Learn++ algorithm adaptable to regression problems is applied to modeling soft sensors to rise above the defects in conventional method of soft sensor modeling.In the Learn++ algorithm not only the conventional integrated algorithm can be kept up to improve the performance of single learner,but the drawbacks that the learnt information is easy to be forgotten by existing learning method of soft sensors and the waste of time/resource due to using repeatedly original training data can both be overc...
Keywords:Learn    ELM
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