【摘 要】
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针对实际工业过程的特征以及相关参数会随时间推移而改变这一问题,提出了一种局部与整体相结合的模型更新方法。该方法首先对训练样本利用高斯过程回归(GPR)方法进行离线建模
【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;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(21206053,21276111);江苏省“六大人才高峰”计划资助(2013-DZXX-043);江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)
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针对实际工业过程的特征以及相关参数会随时间推移而改变这一问题,提出了一种局部与整体相结合的模型更新方法。该方法首先对训练样本利用高斯过程回归(GPR)方法进行离线建模,得到预测输出值及预测误差;然后对所得预测误差进行分析,当误差均值大于某一预设阈值时对GPR模型进行整体更新即同时更新其协方差矩阵和协方差函数的参数;否则,只对GPR模型进行局部更新即只更新其协方差矩阵。最后利用误差高斯混合模型(EGMM)对更新后的GPR模型预测输出进行补偿得到最终的预测结果。通过实际工业污水处理过程的建模仿真验证了所提方法的有效性。
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