本发明公开了一种基于半监督集成学习的 软测量建模对脱丁烷塔底丁烷浓度进行预测的 方法，属于复杂工业过程建模和软测量领域。用 于有标签样本数量较少的化工过程。该方法是一 种基于半监督的在线预测策略。采用Bagging算 法将无标签样本集划分为三个子样本集，并采用 有标签样本训练三个回归模型；然后，基于一种 置信度指标对无标签样本计算其相应的指标值， 选择满足置信度要求的无标签样本进行标记，并 将此标记后的样本添加到对应的有标签子样本 集；最后，对扩充后的三个有标签数据集建立高 斯过程回归模型，采用加权方法对结果进行融 合。能够有效的利用化工过程中无标签样本信 息，实现对关键变量进行精确预测，提高产品质 量，降低生产成本。
