[00006102]一种基于改进AdaBoost算法的4‑CBA含量的软测量方法
技术详细介绍
本发明公开了一种基于改进AdaBoost算法的4‑CBA含量的软测量方法，采用双阈值的样本权值更新方法，选用BP神经网络训练作为弱学习器，将得到的一组弱学习器采用AdaBoost算法进行组合得到强学习器。该方法选择PTA氧化过程有关可测变量作为模型的输入,4‑CBA含量作为模型的输出，选取历史采集数据作为训练样本。本发明提出的改进的AdaBoost算法能够减小误差较大样本对弱学习器的影响，提高了对4‑CBA含量的预测精度。
