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基于改进随机梯度Boosting算法的软测量建模

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在建立复杂化工过程软测量模型时,使用传统的随机梯度Boosting算法(SGB)建模若收缩参数v选取不当会明显降低算法收敛速度,且极易陷入过拟合,难以取得令人满意的泛化效果.为解决这一问题,本文提出了一种基于SGB集成学习的软测量建模方法,采用高斯过程回归作为基学习器,并针对SGB算法固有的不足,依据每一次迭代中弱学习机的反馈,自适应调整收缩参数v,改善了SGB算法的过度拟合,从而提高了集成模型的估计精度与学习效率.将该方法应用于某双酚A装置的软测量建模中,仿真结果表明相比于传统SGB建模,该方法具有更高的泛化性能和学习效率.

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来源
《2016年第27届中国过程控制会议》|2016年|1-6|共6页
会议地点兰州
作者
CANG Wen-tao; 仓文涛; YANG Hui-zhong; 杨慧中;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP273.1;
关键词
优化控制; 软测量; 随机梯度Boosting算法; 高斯过程回归;

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