机理与数据混合驱动的生成式对抗网络软测量建模方法

摘要

机理与数据混合驱动的生成式对抗网络软测量建模方法，包括以下步骤：从辅助变量中采样得到数据q，从随机噪声中采样得到数据z，将q和z输入由机理模型和数据驱动误差补偿模型组成的待辨识的生成器中，得到生成样本将生成样本和真实样本x输入判别器，将得到的损失反向传播，得到最优的生成器参数；将该最优生成器取出作为训练好的软测量模型，使用操纵潜变量的方法分析模型的可解释性，并通过与单一驱动的软测量模型进行对比，分析此模型的预测性能，克服了静态模型无法捕捉数据间动态特性、机理驱动软测量模型存在建模误差、数据驱动软测量难以利用无标签数据以及可解释性差的局限，相比于单一驱动的软测量方法，具有预测准确和可靠的特点。