多模型融合建模方法研究及其在软测量中的应用的开题报告

多模型融合建模方法研究及其在软测量中的应用的开题报告一、研究问题及背景随着工业化的发展和智能化的推进，巨型工业系统的复杂性不断增加。在传统的工业生产过程中，大量的数据被产生并存储在数据仓库中。如何将这些数据转化为有用的信息，以帮助企业优化生产过程和提高生产效率，成为了工业界和学术界关注的研究课题之一。软测量技术作为一种用于从过程数据中提取有用信息的工具，被广泛应用于估计过程变量、预测产品质量等方面，是解决这一问题的有效手段。随着软测量技术的研究进展，越来越多的建模方法被应用于软测量中。其中，多模型融合建模方法应运而生，它将多个单机模型集成为一个整体模型，从而克服单模型的局限性，提高整个模型的可靠性和泛化能力。多模型融合建模方法已被广泛应用于软测量领域，例如在化工、制药等工业生产过程中的应用。二、研究目的和意义在软测量中，多模型融合建模方法可以结合多种模型，构建高精度、高稳定性、高泛化能力的软测量模型，从而提高软测量模型的预测精度和预测效果。本文旨在研究多模型融合建模方法并将其应用于软测量中，通过实验验证其优越性和有效性，为企业优化生产过程、提高产品质量、降低成本等方面提供理论和实践基础，具有重要的理论和实际意义。三、研究内容和研究方法1.多模型融合建模方法的研究通过综合分析多种建模方法的优缺点，提出适合软测量的多模型融合建模方法，包括模型集成方式、模型加权策略等。2.系统建模与仿真实验在软测量模型建立中，采用多种建模方法分别建立单机模型，然后将多个单机模型融合为整体模型，通过系统建模与仿真实验对整体模型进行验证和优化。3.效果评价及应用实践对比多模型融合建模方法和传统单模型建模方法的预测精度，在实际应用中，验证多模型融合建模方法的效果和应用实践。四、预期成果和研究计划通过对多模型融合建模方法的研究及实验验证，预计取得以下成果：1.提出适合软测量的多模型融合建模方法；2.通过系统建模与仿真实验对多模型融合建模方法进行优化和验证；3.评估多模型融合建模方法的预测精度和应用效果。预计研究周期为两年，具体研究计划如下：第一年：1.综合分析多种建模方法并提出适合软测量的多模型融合建模方法；2.完成实验数据的采集、处理和处理；3.单机模型的建模和验证；第二年：1.多模型融合建模方法的构建和优化；2.效果评价及应用实践；3.撰写论文并进行答辩。五、研究难点和解决方案难点：多模型融合建模涉及到多个不同的单机模型和模型集成及加权策略，在模型优化、实验设计等方面存在较大的难度。解决方案：利用系统建模和仿真实验方法，优选单机模型，针对不同情况确定合适的模型融合方式和加权策略。六、研究条件1.实验设备：个人计算机、专业科研仪器设备；2.实验软件:Matlab、SPSS等；3.学习和实验环境：研究生学习环境、计算机及计算机网络、实验室场地及设施。七、参考文献1.ChenT,etal.Bi-LSTMwithAttentionMechanismforSoftSensorModelinginPowerPlants[C].2020ChineseAutomationCongress(CAC),2020:1151-1155.2.SunJ,etal.Faultsdetectionanddiagnosisofcomplexsystemsviamulti-modalfeatureextractionandmulti-linearprincipalcomponentanalysis[J].JournalofProcessControl,2019,79:1-14.3.HanH,etal.Soft-sensormodelingbasedonmultiplekernelfeatureselectionandmulti-objectiveoptimization[J].ISAtransactions,2019,88:252-267.4.LiY,etal.Amulti-outputsupportvectorregressionbasedsoft-sensorforpredictionandqualitycontrolofindustrialprocesses[J].JournalofProcessControl,2019,79:64-74.5.JiangJ,etal.Softsensormodelingby