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基于GBDT的热电偶温度在线监测方法的研究

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针对工业自动化程度不断提高,对温度的在线监测需求也越来越广泛,且传统的基于查表以及硬件补偿等方法的热电偶温度监测系统,难以适应较高的精度要求的问题,文中提出一种基于梯度提升决策树(Gradient Boosted Decision Tree,GBDT)算法的热电偶在线温度监测方法,以实现对热电偶在线温度监测中的冷端补偿以及非线性问题进行改进.从实验测试结果中可以看出,文中将梯度提升决策树算法应用于热电偶的在线温度监测中,能够有效地提高在线测量精度,并为温度监测工业自动化提供新的解决方案.
Research on online temperature monitoring method of thermocouple based on GBDT

曲佳琪、钱政、李玉涛、田宏伟

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北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京100191

中国船舶工业综合技术经济研究院,北京100081

热电偶 梯度提升决策树算法 温度在线监测

61573046

2021

10.19753/j.issn1001-1390.2021.04.005

电测与仪表
哈尔滨电工仪表研究所 中国仪器仪表学会电滋 测量信息处理仪器分会

电测与仪表

CSTPCD北大核心
影响因子：0.963
ISSN：1001-1390
年,卷(期)：2021.58(4)
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