基于改进AdaBoost的LF炉成分软测量建模

来源 :东北大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：slwbljcx

【摘要】

：

针对现有软测量模型更新方法的不足,将增量学习思想与AdaBoost集成学习思想相结合,提出了一种具有增量学习性能的改进AdaBoost集成学习算法.并将该改进的AdaBoost与BP神经网络一起形成了集成BP神经网络,建立了基于改进AdaBoost集成BP网络的软测量模型.该软测量建模新方法可以提高单一BP网络的精度,同时还能保证建模具有增量学习的更新性能.使用该软测量建模新方法建立抚钢60t L

【作者】

：

孙凤琪

【机构】

：

东北大学理学院

【出处】

：

东北大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2009年09期

【关键词】

：

ADABOOST 神经网络软测量集成算法增量学习 AdaBoost neural network soft sensor ensemble algorit

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