基于分布式贝叶斯隐马尔可夫回归的动态软测量建模方法

利用软测量技术实时预测化工过程中的关键参数对生产过程的在线监测、自动控制、实时优化具有十分重要的意义。为此，提出了一种基于隐马尔可夫模型的动态软测量建模方法。首先，针对数据规模大导致模型计算效率低和数据缺失导致数据无法充分利用的问题，提出了一种基于分布式贝叶斯隐马尔可夫回归的预测模型；其次，针对该模型进一步提出了一种能够获得精确后验分布的分布式训练方法。最后，利用蜡油加氢过程对所提方法的有效性进行了验证。