基于GAN的软测量缺失数据生成方法研究
蒋栋年; 王仁杰
2024-04-15
Source Publication西北工业大学学报
ISSN1000-2758
Volume42Issue:02Pages:344-352
Abstract针对工业过程中传感器数据缺失造成软测量模型精度低的问题,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial nets, GAN)的传感器缺失数据生成方法。利用孤立森林算法检测出传感器数据的缺失区域;利用缺失数据属性特征训练条件生成对抗网络(conditional generative adversarial nets, CGAN),在CGAN的输入条件中添加随机序列作为附加信息迭代送入CGAN中生成数据,并借助WGAN-GP(wasserstein generative adversarial nets gradient penalty)成本函数提高网络训练的稳定性;针对缺失区域检测结果引入采样器,将采样的数据填补进缺失区域,形成完整数据集,以提高软测量模型精度。以镍闪速炉温度传感器数据为目标变量进行软测量建模,验证所提出的提高软测量模型精度方法的可行性与有效性。
Keyword数据缺失 孤立森林 生成对抗网络 软测量模型
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Indexed By北大核心 ; CSCD
Language中文
Funding Project国家自然科学基金(62263020);甘肃省重点研发计划(23YFGA0061);兰州市科技计划(2022-2-69);甘肃省杰出青年基金(20JR10RA202);兰州理工大学红柳杰出青年人才支持计划;陇原青年英才项目资助
CLC numberTP212;TP274
Original literature type学术期刊
Citation statistics
Document Type期刊论文
Identifierhttps://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/170692
Collection电气工程与信息工程学院
Corresponding Author蒋栋年
Affiliation兰州理工大学电气工程与信息工程学院
First Author AffilicationColl Elect & Informat Engn
Corresponding Author AffilicationColl Elect & Informat Engn
First Signature AffilicationColl Elect & Informat Engn
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GB/T 7714
蒋栋年,王仁杰. 基于GAN的软测量缺失数据生成方法研究[J]. 西北工业大学学报,2024,42(02):344-352.
APA 蒋栋年,&王仁杰.(2024).基于GAN的软测量缺失数据生成方法研究.西北工业大学学报,42(02),344-352.
MLA 蒋栋年,et al."基于GAN的软测量缺失数据生成方法研究".西北工业大学学报 42.02(2024):344-352.
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