基于数据驱动的多模型软测量技术应用研究的中期报告.docx

基于数据驱动的多模型软测量技术应用研究的中期报告
1.研究背景和意义
随着工业自动化、信息化、智能化的发展，实时准确获取和处理过程数据的能力成为实现过程优化、控制调节、开发智能化的重要条件，同时软测量技术因其不依赖于物理传感器就能够获取过程变量的特点，在工业生产过程中得到广泛应用。基于数据驱动的多模型软测量技术，通过构建多个子模型进行综合建模，不仅能够提高软测量模型的精度和泛化能力，还能够实现对异常数据的快速识别和处理，具有重要的应用价值。因此，开展基于数据驱动的多模型软测量技术应用研究，对于推动工业智能化和优化生产过程具有重要意义。
2.研究目标和内容
本研究以基于数据驱动的多模型软测量技术应用为研究对象，旨在构建一种高精度、高泛化能力、快速处理异常数据的多模型软测量模型。具体包括以下内容：
(1)研究多模型软测量建模方法和建模步骤，包括数据处理、模型训练和验证等环节。
(2)探究不同的模型选择策略和集成方法，分析不同策略和方法之间的优缺点，选择最优方案。
(3)对比分析传统软测量模型和多模型软测量模型的精度和泛化能力，证明多模型软测量模型在精度和泛化能力方面的优势。
(4)针对异常数据识别和处理问题，研究异常数据检测方法和异常数据处理策略，提高多模型软测量模型的鲁棒性和稳定性。
3.研究进展和成果
目前，已完成了多模型软测量建模方法的研究，并提出了基于遗传算法的模型选择和集成方法。通过选择不同的子模型，综合建立了包括PLS、SVR、CART等多个子模型的多模型软测量模型，并通过实验验证了该模型的高精度和泛化能力。
另外，对于异常数据处理问题，本研究提出了基于高斯分布和K均值算法的异常数据识别方法，同时针对不同的异常情况，提出了不同的异常数据处理策略，进一步提高多模型软测量模型的鲁棒性和稳定性。
下一步工作将进一步优化多模型软测量模型的建模和集成方法，并结合实际生产过程进行验证和应用。同时，还将继续深入研究异常数据处理问题，进一步提高模型的可靠性和稳定性。