深度半监督软测量

多输出预测

一个可同时预测多个水质变量的软测量框架，应对高维数据和训练样本不足的挑战。

Dong, Li · 杨春华 · Yonggang, Li · Can, Zhou · Daoping, Huang · 刘乙奇

Journal of Water Process Engineering 2024

参数信息

预测精度 (RMSSD)

0.1073 RMSSD

预测精度 (RMSSD)

0.1829 RMSSD

预测时间

3.42 s

预测时间

12.54 s

技术优势

同时预测多个变量

通过堆叠自编码器与多输出神经网络结合，一次给出多个水质变量的预测结果。

应对训练样本不足

多输出协同训练利用未标记样本，在数据有限时仍能保持模型的预测能力。

降低检测成本

用软测量替代部分离线化验，可减少人工采样和实验室分析的开支。

应用场景

• 污水处理：用软测量替代离线化验，降低检测成本。
• 水质监测：对难测水质变量提供实时估计，提高监测频率。
• 过程控制：为控制器提供多变量预测值，减少过程波动。