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多模型融合建模方法研究及其在软测量中的应用的开题报告
一、研究问题及背景
随着工业化的发展和智能化的推进，巨型工业系统的复杂性不断增加。在传统的工业生产过程中，大量的数据被产生并存储在数据仓库中。如何将这些数据转化为有用的信息，以帮助企业优化生产过程和提高生产效率，成为了工业界和学术界关注的研究课题之一。软测量技术作为一种用于从过程数据中提取有用信息的工具，被广泛应用于估计过程变量、预测产品质量等方面，是解决这一问题的有效手段。
随着软测量技术的研究进展，越来越多的建模方法被应用于软测量中。其中，多模型融合建模方法应运而生，它将多个单机模型集成为一个整体模型，从而克服单模型的局限性，提高整个模型的可靠性和泛化能力。多模型融合建模方法已被广泛应用于软测量领域，例如在化工、制药等工业生产过程中的应用。
二、研究目的和意义
在软测量中，多模型融合建模方法可以结合多种模型，构建高精度、高稳定性、高泛化能力的软测量模型，从而提高软测量模型的预测精度和预测效果。本文旨在研究多模型融合建模方法并将其应用于软测量中，通过实验验证其优越性和有效性，为企业优化生产过程、提高产品质量、降低成本等方面提供理论和实践基础，具有重要的理论和实际意义。
三、研究内容和研究方法
1.多模型融合建模方法的研究
通过综合分析多种建模方法的优缺点，提出适合软测量的多模型融合建模方法，包括模型集成方式、模型加权策略等。
2.系统建模与仿真实验
在软测量模型建立中，采用多种建模方法分别建立单机模型，然后将多个单机模型融合为整体模型，通过系统建模与仿真实验对整体模型进行验证和优化。
3.效果评价及应用实践
对比多模型融合建模方法和传统单模型建模方法的预测精度，在实际应用中，验证多模型融合建模方法的效果和应用实践。
四、预期成果和研究计划
通过对多模型融合建模方法的研究及实验验证，预计取得以下成果：
1.提出适合软测量的多模型融合建模方法；
2.通过系统建模与仿真实验对多模型融合建模方法进行优化和验证；
3.评估多模型融合建模方法的预测精度和应用效果。
预计研究周期为两年，具体研究计划如下：
第一年：
1.综合分析多种建模方法并提出适合软测量的多模型融合建模方法；
2.完成实验数据的采集、处理和处理；
3.单机模型的建模和验证；
第二年：
1.多模型融合建模方法的构建和优化；
2.效果评价及应用实践；
3.撰写论文并进行答辩。
五、研究难点和解决方案
难点：多模型融合建模涉及到多个不同的单机模型和模型集成及加权策略，在模型优化、实验设计等方面存在较大的难度。
解决方案：利用系统建模和仿真实验方法，优选单机模型，针对不同情况确定合适的模型融合方式和加权策略。
六、研究条件
1.实验设备：个人计算机、专业科研仪器设备；
2.实验软件:Matlab、SPSS等；
3.学习和实验环境：研究生学习环境、计算机及计算机网络、实验室场地及设施。
七、参考文献
1.ChenT,etal.Bi-LSTMwithAttentionMechanismforSoftSensorModelinginPowerPlants[C].2020ChineseAutomationCongress(CAC),2020:1151-1155.
2.SunJ,etal.Faultsdetectionanddiagnosisofcomplexsystemsviamulti-modalfeatureextractionandmulti-linearprincipalcomponentanalysis[J].JournalofProcessControl,2019,79:1-14.
3.HanH,etal.Soft-sensormodelingbasedonmultiplekernelfeatureselectionandmulti-objectiveoptimization[J].ISAtransactions,2019,88:252-267.
4.LiY,etal.Amulti-outputsupportvectorregressionbasedsoft-sensorforpredictionandqualitycontrolofindustrialprocesses[J].JournalofProcessControl,2019,79:64-74.
5.JiangJ,etal.Softsensormodelingbystructuredsparsity-inducingregularizedregression[J].PatternRecognitionLetters,2019,122:1-6。