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摘要
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,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。
- 出版日期2017
- 单位江南大学
