一种基于半监督深度概率模型的二氧化碳浓度预测方法

本发明公开了一种基于半监督深度概率模型的二氧化碳浓度预测方法，用于二氧化碳吸收塔中二氧化碳含量的在线检测。本发明基于常规的概率主元回归模型，同时引入半监督学习和深度学习的思路，将基本的概率主元回归模型扩展为半监督深度学习模型的结构，即提出一种基于半监督深度概率主元回归模型的软测量新方法，用于二氧化碳吸收塔中二氧化碳浓度的在线检测。相比常规的主元回归模型，本发明方法不仅能有效利用大量廉价的无标签样本信息，而且还能深度提取过程数据中隐含的信息，从而提升二氧化碳浓度的实际预测效果。