论文部分内容阅读
近年来,即时学习软测量方法已被广泛用于过程工业中难测参数的在线估计.然而,常规的即时学习软测量方法仅依靠单一的学习配置,忽略了即时学习性能的多样性,导致预测性能不佳.为此,提出了一种基于多模态扰动的集成即时学习软测量建模方法,称为DSS-ELWPLS (Diverse Subspaces and Similarity measures based Ensemble Locally Weighted Partial Least Squares).该方法以局部加权偏最小二乘算法(LWPLS)为基学习器,