[发明专利]一种基于时间差分的增量学习XGBOOST模型的自适应软测量建模方法有效
| 申请号： | 201811324351.2 | 申请日： | 2018-11-08 |
| 公开（公告）号： | CN109240090B | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | 葛志强;宋博 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 贾玉霞;邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于时间差分的增量学习XGBOOST模型的自适应软测量建模方法，该方法首先通过时间差分方法，计算过程输入输出采样的时间差分量，然后在输入和输出时间差分量上建立增量学习XGBOOST模型。基于时间差分的增量学习XGBOOST模型能够自适应地捕捉时变过程的变化，不断调整模型参数得到最准确的模型结构，相比于传统的自适应软测量模型，基于时间差分的增量学习XGBOOST模型能够有效提高对于时变过程建模的准确性，并且能够准确映射复杂生产过程中的变量关系，不受数据分布假设、数据集的大小限制，同时具备良好的可解释性和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 时间差 增量 学习 xgboost 模型 自适应 测量 建模 方法 | ||
【主权项】：
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