一种基于双正则化宽度学习系统的滤饼水分软测量方法

本发明公开了一种基于双正则化宽度学习系统的滤饼水分软测量方法，所述方法包括：获取滤饼形成过程中的关键工艺参数数据，并将关键工艺参数数据作为输入特征；对关键工艺参数数据进行预处理，分别使用IQR四分位距法去除异常值的影响、使用dropna函数去除缺失值的影响，使用Z‑score标准化消除不同量纲之间的影响，以获得一个鲁棒数据集；利用鲁棒数据集训练双正则化宽度学习系统模型，并结合梯度下降算法和交叉验证方法对双正则化宽度学习系统的特征节点进行约束优化，确定最佳的正则化参数，以得到预测模型；将待测数据输入到预测模型中，以得到滤饼含水量的预测值。该方法能够提高水分预测精度，减少计算复杂度，实现快速、稳定的在线测量。