[发明专利]可解释集成学习的间歇过程质量在线预测方法

摘要

一种可解释集成学习的间歇过程质量在线预测方法，通过传感器采集的间歇过程历史数据集建立最终产品质量模型，经数据预处理得到候选输入变量；分时段计算候选输入变量与最终产品质量之间的Copula熵并进行排序，选取Copula熵最大的前M个候选输入变量作为关键变量；根据最终产品质量模型设计堆叠集成随机森林算法，训练该堆叠集成随机森林算法后，利用训练得到的堆叠集成随机森林算法对间歇过程的最终产品质量进行在线预测。本发明显著提升了质量预测的可解释性，可以帮助现场工程师准确地把握生产运行状态和产品质量信息，进而为间歇过程的控制决策提供有用参考。