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北京理工大学学报 2018
即时学习多模型加权GPR软测量方法DOI: 10.15918/j.tbit1001-0645.2018.02.015 Keywords: 软测量 即时学习 集成建模 高斯过程回归 Abstract: 针对工业过程中难以实现实时在线测量的重要过程变量，在主成分降解变量分组的基础上，提出了一种基于即时学习与集成学习的多模型高斯过程回归建模方法.该方法首先利用多变量组合实现集成模型的多样性，然后借助即时学习的自适应能力进行即时建模，最终多模型加权获得最终的预测结果.将所提方法应用于实际的工业炼胶过程，实验结果表明，该方法具有很好的预测性能
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