【摘 要】
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工业过程常常是强非线性的,并有多个工况,传统的软测量方法存在预测能力差,不能有效利用误差信息等缺点.为了有效解决这些问题,提出一种基于自适应高斯混合模型-高斯过程回归
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,江南大学物联网工程学院自动化研究所
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工业过程常常是强非线性的,并有多个工况,传统的软测量方法存在预测能力差,不能有效利用误差信息等缺点.为了有效解决这些问题,提出一种基于自适应高斯混合模型-高斯过程回归（AGMM-GPR）的多模型动态校正软测量建模方法.首先,通过贝叶斯信息准则构建自适应高斯混合模型（AGMM）,得到优化的子模型个数;然后,利用GPR方法建立各局部模型,当新的数据到来时,将其隶属于各局部模型的后验概率和预测值融合得到多模型输出;最后,为了进一步提高模型的精度,构建自回归积分滑动平均（ARIMA）模型对多模型输出进行动态反馈校
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