基于并行LSTM自编码器动态特征提取的XGBoost软测量建模方法

摘要

本发明公开了一种基于并行LSTM自编码器动态特征提取的XGBoost软测量建模方法，属于工业过程预测与控制领域。该LSTM自编码器通过对输入序列进行还原的方式提取编码向量作为动态特征，并利用数据并行和模型并行的思路对网络进行分布式训练，提高建模效率，再将提取出的动态特征与原特征合并训练XGBoost模型，最后对测试样本预测，重复特征提取拼接以及输入XGBoost模型等步骤，直至完成所有样本的预测。该基于并行LSTM自编码器动态特征提取的XGBoost软测量建模方法有助于基于其他模型解决过程软测量中的动态问题，同时在网络训练的过程中采用数据并行和模型并行两种方式加快了网络的训练速度；并且能够保证XGBoost模型在引入动态特征后的精度不变或稳步提升，提高了模型的鲁棒性。