基于CSSE-OSELM算法的软测量建模及其工业应用

摘要：

针对软测量建模样本的特性,提出一种基于布谷鸟选择性集成学习的在线贯序极限学习机(CSSE-OSELML)软测量建模方法.首先,以多个OSELM组合成集成学习的框架,并给每个OSELM赋予权重并设定阈值,借助于布谷鸟算法(CS)从中选择出满足阈值条件的OSELM个体,重新组合成集成学习的子集.最终以该子集建立软测量模型,进行集成学习并做加权处理.以UCI标准数据集进行测试,同时对加氢裂化反应分馏塔航煤干点进行验证,仿真结果表明,该算法优于传统的方法,具有更高的预测精度和稳定性能.

关键词：计量学、OSELM、软测量、选择性集成学习、布谷鸟算法

所属期刊栏目：38

分类号：TB9(计量学)

资助基金：江苏省高校自然科学基金12KJB510007

在线出版日期：2017-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：650-655