Bagging算法与高斯过程结合的软测量建模方法

"一种基于Bagging算法的高斯过程集成建模方法 (2011年)" 本文探讨了一种改进的软测量建模方法，该方法是针对化工过程中的预测问题，特别是解决单一高斯过程回归在建模时可能出现的估计精度不足的问题。作者李雅芹和杨慧中提出了一个基于Bagging算法的高斯过程集成建模策略。Bagging（Bootstrap Aggregating）是一种集成学习方法，旨在通过构建多个模型并进行平均或加权组合来提高模型的稳定性和预测性能。 在传统的高斯过程回归中，模型的准确性可能受到数据噪声、非线性关系以及局部最优解的影响。Bagging算法则通过从原始训练样本集中有放回地抽样生成多个子样本集，进而训练多个不同的高斯过程模型。这些子样本集的多样性有助于减少模型过拟合的风险，并且通过集成多个模型的预测结果，可以进一步提升整体模型的泛化能力和预测精度。 在文中，研究者将这种方法应用到了双酚A（Bisphenol A）生产过程中的一个具体案例——缩合反应釜出口的24BPA（24小时双酚A）含量的软测量建模。软测量是一种间接测量技术，用于预测难以直接测量或实时测量的关键过程变量，如化学反应中的浓度、温度等。通过对比单一高斯过程模型与基于Bagging的集成模型，实验结果表明，所提出的集成算法在预测24BPA含量上表现出了更高的精度和泛化性能。 关键词：Bagging算法、高斯过程、集成、软测量。这篇文章的贡献在于结合了两种强大的机器学习工具——Bagging和高斯过程，为化工过程控制提供了一种更稳健的建模方案，有助于提升过程控制的效率和准确性。同时，这种集成学习方法对于其他领域中需要处理复杂非线性关系和大数据集的问题，也可能具有借鉴意义。