技術特征：

技術總結
本發(fā)明公開了一種基于帶滑動窗口貝葉斯網(wǎng)絡的自適應軟測量預測方法。該方法充分發(fā)揮滑動窗的優(yōu)勢，通過不斷增添新樣本、刪除舊樣本更新軟測量模型，始終選用與待預測樣本在時間上最接近的數(shù)據(jù)進行建模。在每個窗口中，采用貝葉斯網(wǎng)絡的方法建立預測模型，通過參數(shù)學習的方式獲得網(wǎng)絡中各節(jié)點的先驗概率分布，并將待預測樣本的輸入信息作為證據(jù)添加進已構建的網(wǎng)絡中，求得待預測節(jié)點的后驗概率分布，從而得到輸出均值和方差，完成質量變量的預測。相比于其他現(xiàn)存的方法，本發(fā)明能對不斷變化的工業(yè)過程給出較準確的質量預報，在得到預測值的同時可以給出相應的預測精度，并且很好地解決了當數(shù)據(jù)集存在缺失時的軟測量預測問題。

技術研發(fā)人員：葛志強;劉紫薇;宋執(zhí)環(huán)
受保護的技術使用者：浙江大學
技術研發(fā)日：2017.08.03
技術公布日：2017.10.13