一种改进自适应AP聚类的多模型软测量方法

葛祥振¹，熊伟丽^1,2，徐保国^1,2

1. 江南大学物联网工程学院2. 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室

摘 要：针对具有多工况特征的工业生产过程,多模型建模是一种有效的软测量建模方法。建模过程中,聚类方法、建模方法及融合方式都会对模型的精度产生影响。因此,提出一种改进自适应仿射传播聚类的多模型建模方法。首先,采用自适应仿射传播聚类算法确定偏置参数近似值,并用差分进化算法对偏置参数和阻尼系数进行局部范围内寻优,划分得到更优的子数据集;然后,建立各个高斯过程回归子模型;最后,对于新来的数据,利用贝叶斯融合方法自适应地计算出各子模型的权重,融合各子模型预测值得到最终的输出。通过对标准数据集和青霉素发酵过程数据的建模仿真,验证了所提方法的有效性。

关键词：多模型;仿射传播聚类;高斯过程回归;贝叶斯融合方法;