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申请/专利权人：华东理工大学
摘要：本发明涉及一种结合贝叶斯超参数优化的基于R‑K的机理数据融合软测量方法。其中，该方法包括以下步骤：获取工业过程数据与先验主方程，利用先验主方程和龙格库塔R‑K推导出质量变量的递归求解方程，建立包含已知部分与未知部分的质量变量预测的机理模型；对机理模型中未知部分使用工业过程数据，利用深度神经网络DNNs求解，并采取贝叶斯超参数优化方法，确保神经网络超参数最优；最后，在测试中，通过质量变量求解方程和DNNs预测的黑箱部分，进而递归预测后续时间的质量变量，得到完整的软测量模型框架。
主权项：1.一种结合贝叶斯超参数优化的基于R-K的机理数据融合软测量方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：1获取工业过程数据与反应主方程，对先验主方程采用R-K法推导质量变量的递归求解公式，建立包含已知部分与未知部分的质量变量预测的机理模型；2对于机理模型未知部分，采用工业过程数据，建立DNNs软测量模型并结合贝叶斯超参数优化，最终通过质量变量求解方程和DNNs预测部分，得到完整的软测量模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华东理工大学 结合贝叶斯超参数优化的基于R-K的机理数据融合软测量方法
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