发酵工程是生物工程的重要分支，与日常生活密切相关。在优化发酵过程控制中，关键变量如温度、pH值、压力、二氧化碳浓度和溶解氧等可以实现精确的实时监测。然而，生物质浓度、基质浓度和产物浓度等核心变量的实时测量目前仍面临挑战，因为缺乏经济且可靠的传感器。为了解决这一问题，科研人员借助数学建模和机器学习技术来预测这些难以测量的变量，进而实现发酵过程的优化控制。
本文聚焦于基于梯度提升回归树（Gradient Boost Regression Tree, GBRT）的发酵过程软测量方法。GBRT是一种集成学习方法，它通过迭代地添加弱预测器并逐步改进模型来提高预测性能。相比于其他机器学习算法如BP神经网络、决策树、支持向量机和随机森林等，GBRT在处理复杂关系和非线性问题时表现出色，特别适合于预测发酵过程中多因素相互作用导致的复杂输出。
文章中，作者黄继炜和潘丰采用果蝇算法来优化GBRT回归树的关键参数。果蝇算法是一种群体智能优化方法，模拟果蝇寻找食物源的行为，能在高维空间中有效地搜索最优解。通过果蝇算法，他们能够找到最佳的树结构和学习率等超参数，从而提高模型的预测准确性。
此外，他们还引入了偏移补偿技术来校正模型的输出值。这一步骤旨在修正模型预测与实际值之间的系统性偏差，进一步提升预测精度。实验结果表明，使用该方法预测青霉素发酵过程的关键变量，预测精度可保持在5.42%以内，优于传统的BPNN、SVR、AdaBoost和RF方法，显示了该方法在发酵过程软测量中的优越性。
总结来说，该研究通过结合GBRT、果蝇算法和偏移补偿技术，为解决发酵过程中的关键变量测量难题提供了新思路。这种方法不仅提高了预测精度，而且为优化控制提供了有力的理论支持。未来的研究可以进一步探索这种方法在不同发酵过程中的普适性，以及如何将其应用于其他工业过程的软测量中，以推动整个生物工程领域的进步。
