一种基于数据分布的小样本扩充对脱丁烷塔底丁烷浓度进行预测的方法

摘要

本发明公开了一种基于数据分布的小样本扩充方法，属于复杂工业过程建模和软测量领域。在基于数据驱动理论的建模过程中，样本的数量会对所建模型的精度产生影响。针对训练样本数量较少导致模型信息缺失的问题，该方法通过分析数据的分布特征来确定样本扩充的区间范围，通过使用欧氏距离和角度原则进行数据扩充，利用扩充数据完善建模对象在各阶段的信息，并进一步重构建模数据集，能够对关键变量进行精确预测，从而提高产品质量，降低生产成本。