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基于高斯模型的工业过程数据的故障预测
被引量：
1
1
作者
杨为惠
陈彦萍
+1 位作者
温福喜
高聪
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2018年第1期86-93,共8页
针对工业过程中采集到的监控变量的时间问题序列数据,提出一种新的基于高斯过程模型的预测建模方法来实现故障预测。针对特定数据集重新构建高斯过程核函数,将工业过程的先验信息加入到数据驱动预测模型中,使模型具有更好的性能。与现...
针对工业过程中采集到的监控变量的时间问题序列数据,提出一种新的基于高斯过程模型的预测建模方法来实现故障预测。针对特定数据集重新构建高斯过程核函数,将工业过程的先验信息加入到数据驱动预测模型中,使模型具有更好的性能。与现有的预测模型相比,高斯过程回归模型可以在给出预测值的同时给出一个置信区间,用作故障预测的不确定性度量。在田纳西-伊斯(TE)曼过程模拟数据集上进行性能对比实验,实验结果表明,提出的故障预测方法具有更好的预测精度。
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关键词
故障预测
高斯过程回归
田纳西-伊斯曼过程
工业过程数据建模
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职称材料
题名
基于高斯模型的工业过程数据的故障预测
被引量：
1
1
作者
杨为惠
陈彦萍
温福喜
高聪
机构
西安邮电大学
计算机学院
西安邮电大学大数据处理研究中心
出处
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2018年第1期86-93,共8页
基金
陕西省科技厅工业科技攻关项目(2016GY-092)
陕西省科技统筹创新工程-重点产业创新链-工业领域项目(2016KTZDGY04-01)
+2 种基金
陕西省教育厅专项科学研究项目(17JK0711
16JK1701)
工业和信息化部通信软科学研究项目(2017-R-21)资助
文摘
针对工业过程中采集到的监控变量的时间问题序列数据,提出一种新的基于高斯过程模型的预测建模方法来实现故障预测。针对特定数据集重新构建高斯过程核函数,将工业过程的先验信息加入到数据驱动预测模型中,使模型具有更好的性能。与现有的预测模型相比,高斯过程回归模型可以在给出预测值的同时给出一个置信区间,用作故障预测的不确定性度量。在田纳西-伊斯(TE)曼过程模拟数据集上进行性能对比实验,实验结果表明,提出的故障预测方法具有更好的预测精度。
关键词
故障预测
高斯过程回归
田纳西-伊斯曼过程
工业过程数据建模
Keywords
fault prediction
gaussian process regression
Tennessee Eastman process
industrial process data modeling
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高斯模型的工业过程数据的故障预测
杨为惠
陈彦萍
温福喜
高聪
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2018
1
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