一种自动生成样本的多牌号化工过程软测量建模方法

摘要

一种自动生成样本的多牌号化工过程软测量建模方法，包括以下步骤：(1)将从多牌号化工过程中采集到的数据作为原始数据，划分为训练集和测试集；(2)建立基于梯度惩罚和Wasserstein距离的生成对抗网络AGAN，将所划分的训练集输入所建立的生成对抗网络，对网络进行训练；(3)利用训练好的AGAN生成虚拟样本，与原有的训练集共同形成新的训练集；(4)利用新的训练集作为驱动数据，进行软测量建模的训练，调节软测量模型参数以适应新的训练集，利用训练好的软测量模型进行多牌号化工过程关键质量变量的预测。本发明利用自动生成对抗网络生成数据，以弥补数据量的不足，提高了基于数据驱动的软测量模型的预测准确度。