多输入单输出 软测量

多输入单输出软测量是一种利用多个输入变量来预测单个输出变量的方法。它可以通过建立数学模型来实现对输出变量的软测量，从而实现对系统状态的监测和控制。

一种常用的多输入单输出软测量方法是BP神经网络（Back Propagation Neural Network）。BP神经网络是一种基于反向传播算法的人工神经网络，它可以通过训练样本来学习输入与输出之间的映射关系，从而实现对输出变量的预测。

在建立多输入单输出软测量模型时，需要确定输入变量和输出变量之间的关系，并选择合适的算法进行建模和训练。常用的算法包括BP神经网络、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）等。

下面是一个使用BP神经网络进行多输入单输出软测量的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.neural_network import MLPRegressor

# 输入变量
X = np.array([[常顶温度1, 顶回流温度1, 进料温度1, 进料压力1, 常顶压力1],
              [常顶温度2, 顶回流温度2, 进料温度2, 进料压力2, 常顶压力2],
              ...
              [常顶温度n, 顶回流温度n, 进料温度n, 进料压力n, 常顶压力n]])

# 输出变量
y = np.array([汽油干点1, 汽油干点2, ..., 汽油干点n])

# 创建BP神经网络模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100, 100), activation='relu', solver='adam')

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测输出变量
y_pred = model.predict(X_test)

在上述代码中，我们使用了sklearn库中的MLPRegressor类来创建BP神经网络模型，并使用fit方法进行训练。然后，我们可以使用predict方法对新的输入变量进行预测，得到输出变量的估计值。