一种基于XGBoost算法的机组设备基准值预测方法及系统
公开
摘要
本发明涉及一种基于XGBoost算法的机组设备基准值预测方法及系统，方法包括以下步骤：获取机组中设备的历史运行数据，并对数据进行预处理，构建包含多个样本的数据集，每个样本包括多个特征，对应设备多个参数的基准值；利用RF袋外估计进行特征重要性计算，剔除重要性低的特征；对特征进行标准化处理，消除特征之间的量纲影响；输入数据集，构建XGBoost模型，并进行贝叶斯超参数寻优，得到基准值预测模型；输入设备运行的实时数据，通过基准值预测模型预测得到设备各个参数的基准值。与现有技术相比，本发明基于XGBoost算法挖掘数据之间的关联性，能够预测出较合理的设备基准值，泛化能力强、预测精度高、运算速度快，大大提高了机组的自动化能力。
基本信息
专利标题 ：
一种基于XGBoost算法的机组设备基准值预测方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114595623A
申请号 ：
CN202111681654.1
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2021-12-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王永康徐刚陈瑞捷汪辰李清平吴彬龚熠
申请人 ：
华能上海燃机发电有限责任公司
申请人地址 ：
上海市宝山区盛石路298号
代理机构 ：
上海科盛知识产权代理有限公司
代理人 ：
蔡彭君
优先权 ：
CN202111681654.1
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06K9/62 G06Q10/04 G06Q50/06 G06F111/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-06-07 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
