一种带时延估计的加权高斯模型软测量建模方法

本发明公开了一种带时延估计的加权高斯模型软测量建模方法，属于复杂工业过程建模和软测量领域。所述方法包括采用滑动灰关联度算法估计过程时延参数，提取过程时延信息；当新样本到来时，基于离线阶段估计的时延参数对建模样本进行重构；并通过相对于训练样本的权重，建立加权高斯模型，构建输入和输出变量的联合概率密度函数；最后，通过条件分布函数实时估计输出变量值对关键变量进行精确预测，通过一种直观有效的方式，同时计算复杂低，从过程历史数据库中提取变量的时滞信息用于软测量建模数据重构，校正了输入输出间实际的因果对应关系，有效的解决了过程随机噪声的干扰，得到更加精确的预测结果，从而提高产品质量，降低生产成本。