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基于Tri-training MPLS的半监督软测量模型

Semi-Supervised Soft Sensor Model Based on Tri-training MPLS

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随着污水处理过程日趋复杂,易测量变量和难测量变量的比例严重失衡,传统的监督性软测量建模方法已经无法满足需求.针对这一问题,提出了一种新的半监督学习的软测量模型−Tri-training MPLS模型.首先将标记数据均分为相互独立的3个部分,并由这3个相互独立的标记样本子集选择置信度高的未标记样本训练模型,提高模型的预测能力.其次,将单输出软测量模型升级为多输出模型,对多个输出的变量直接建模预测.最后,通过污水处理仿真模型BSM1(Benchmark Simulation Model-1)平台对本文模型进行验证.结果表明,该软测量模型不仅具有较好的多输出预测能力,而且对单个预测结果也有令人满意的预测表现.

李东、刘乙奇、黄道平

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华南理工大学自动化科学与工程学院,广州 510641

软测量 半监督学习 多输出 Tri-training 偏最小二乘

国家自然科学基金国家自然科学基金广东省科技计划项目

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2021

10.14135/j.cnki.1006-3080.20191202008

华东理工大学学报(自然科学版)
华东理工大学

华东理工大学学报(自然科学版)

CSCDCHSSCD北大核心
影响因子：0.289
ISSN：1006-3080
年,卷(期)：2021.47(2)
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