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基于改进GPR模型的发酵过程软测量建模
随着科学技术的不断进步，随着计算机与现代控制技术的高度融合，软测量技术已成为工业过程和制造业领域的热点。软测量建模的基本思想是将物理过程中难以测量的参量，通过采集其他易于测量的变量，从而实现对其进行间接的获取。发酵过程作为生物技术中重要的工艺过程，软测量技术在其中扮演了重要的角色。
本文旨在利用改进的GPR（高斯过程回归）模型，对发酵过程进行软测量建模，为实现工业化发酵过程监测和控制提供一种新的思路。
发酵过程是一种复杂的生物化学反应过程，属于非线性时变多变量系统。而在实际工业生产中，由于一些变量的数据难以直接测量，常常会导致监控反馈控制失效甚至出现严重的过程故障。因此，需要对其进行软测量建模，以期能够通过间接测量的方式，获取到难以测量的参量，从而实现对该过程的监测和控制。
高斯过程回归（GPR）是一种非参数建模方法，在处理带噪声的非线性数据建模时具有很好的效果。与传统的参数化建模方式不同，GPR从数据的角度出发，通过计算数据点间的相似度，从而建立起一个岭函数。在建模过程中，任何一点的数值都可以通过分析该岭函数进行预测。对于发酵过程这种复杂的非线性系统来说，GPR模型具有一定的优势，并且已经在挖掘出单细胞蛋白质产生微生物中的应用表现出了良好的适应性。
在建模过程中，首先需要确定模型使用的输入参数。根据发酵过程的特点，输入参数应包括反应床温度、气体流量、生长培养基成分、反应时间等关键过程变量。通过采集这些指标可得出反应过程中的一些关键指标，作为反应过程中复杂生化反应的标志，并作为输入参数进行建模。
对于GPR模型而言，关键的问题在于合理的选取核函数和核函数的参数。核函数有多种不同的形式，常用的采用高斯核函数形式，实现对数据之间的相似度度量。对核函数参数的选择，常用的方法是通过交叉验证CV来确定。交叉验证可以通过测试不同的参数组合，从而得出最佳参数组合。通过这些步骤，就可以建立相应的GPR模型对发酵过程进行建模，并可以通过该模型间接获得难以测量的参量，并对整个发酵过程进行监测和控制。
综上所述，通过使用改进的GPR模型对发酵过程进行测量建模，不仅可以实现对难以测量的参量进行间接测量，同时也可以对生产过程中的复杂工艺进行监测和控制，提高了生产过程的效率和产量。虽然GPR模型在工业控制中的应用和发展还存在一定的不确定性，但是可以预见的是，随着计算机技术和数据科学技术的快速发展，GPR模型在工业化生产中将有更广泛的应用。