[发明专利]基于半监督回归学习的多模型软测量方法无效
| 申请号： | 201210148588.6 | 申请日： | 2012-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN102693452A | 公开（公告）日： | 2012-09-26 |
| 发明（设计）人： | 阎威武;李哲;王国良;陈世和;张曦 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学;广东电网公司电力科学研究院 |
| 主分类号： | G06N7/02 | 分类号： | G06N7/02 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 郭国中 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于半监督回归学习的多模型软测量方法，包括步骤：步骤一：对数据进行聚类；步骤二：根据数据分类结果采用多个子模型预测方案共同进行子模型预测，获得子模型预测结果；步骤三：将多个子模型预测结果进行合并，得到预测结果。本发明可以有效降低因为过程复杂化带来的模型不准确问题。加权式多模型软测量建模方法不要求事先就对输入数据进行分类，所以只要子模型采取在线建模方法，就可以对数据进行实时分类而在线地得到预测结果。切换式多模型软测量建模方法子模型因为仅仅只对一部分相似的输入数据进行预测，所以它的模型预测准确度比较高，可以很好地根据工况情况对数据进行区分预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 回归 学习 模型 测量方法 | ||
【主权项】：
一种基于半监督回归学习的多模型软测量方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：对数据进行聚类；步骤二：根据数据分类结果采用多个子模型预测方案共同进行子模型预测，获得子模型预测结果；步骤三：将多个子模型预测结果进行合并，得到预测结果。
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