一种工业过程关键性指标软测量建模方法

本发明公开了一种工业过程关键性指标软测量的建模方法，采集关键性的指标变量；使用t‑SNE提取数据特征；构建多层软测量集成模型，第一层建立基于误差校正的基模型，使用GRU，LightGBM，KNN分别预测，并使用TOCSA算法优化的XGBoost对初步预测结果进行校正。第二层建立基于误差加权的融合模型，将第一层各模型的软测量预测结果进行加权融合，利用LSSVM模型对这一融合结果进行进一步预测，得到了两组预测结果。第三层建立二次误差加权的集成模型，将第二层得到的两组结果再次基于误差加权得到最终结果。使用建立好的模型对工业中难以检测的关键指标进行软测量预测。本发明能够提高建模精度、增强模型的鲁棒性，能够适应复杂工业过程，并提高实时性和响应速度。

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