文件名称：基于Learn++的软测量建模新方法 (2009年)
文件大小：549KB
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更新时间：2024-06-04 08:24:05
自然科学 论文
针对现有软测量建模方法中存在的不足，将修改后的适用于回归问题的Learn++算法应用到软测量建模中。Learn++算法不但保留了常用集成算法能够提高单一学习机性能的特点，还能够克服现有软测量学习方法中容易遗忘已学信息和由于重复使用原始训练数据造成时间和资源浪费的缺点，并具有增量学习能力。在建模过程中根据ELM学习速度快、简单易行、泛化能力强等特点将其选择为基本弱学习机。将基于Learn++的方法应用到LF炉钢水温度软测量建模中，实验结果表明该软测量模型具有较高的精度，可以满足实际生产的需要。