基于多模型融合的混合过程状态量预测方法

本发明公开的基于多模型融合的混合过程状态量预测方法，属于生产过程混合过程领域。本发明获取物料混合过程数据集，获取的数据集包括工艺参数数据集和工艺状态数据集；建立基于多模型融合的物料混合过程表征模型，元模型为多核高斯模型，基模型1为XGBoost回归模型，基模型2为RandomForest回归模型，基模型3为Linear回归模型；训练物料混合过程表征模型；给定测试集，基于测试集中的工艺参数数据集，预测相应的工艺状态量；基于测试基中工艺状态量的真实值与预测值，求解误差评价指标，模型的误差指标越小，则代表混合过程表征模型的预测精度越高。本发明提高物理混合过程表征模型的预测精度，有利于混合过程的监控。