基于XGBoost算法的伴热带装置寿命状态预测方法
公开
摘要
本发明公开了基于XGBoost算法的伴热带装置寿命状态预测方法，包括：获得伴热带装置的实验数据集的历史数据信息；将数据集按比例进行划分训练数据集、验证数据集和测试数据集；XGBoost的模型进行初始化处理；使用训练数据集进行模型训练；利用验证数据集调整模型参数；通过测试数据集验证XGBoost模型准确性；若不满足要求，则重复上述步骤，若满足要求，则用验证好的XGBoost模型对伴热带装置实时工作数据进行预测，得到其预测分值，预测分值经过转换得到预测概率，预测概率对应状态标签分类即为当前伴热带装置寿命状态。本发明通过已有数据样本发现关联规律，通过高效的训练方法强化学习过程，建立分类、聚类和回归算法/模型，根据对象数据实现对伴热带的寿命预测。
基本信息
专利标题 ：
基于XGBoost算法的伴热带装置寿命状态预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114595624A
申请号 ：
CN202210020123.6
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-01-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
赵利岗胡贤贤罗欣李亚鹏沈安文唐其鹏
申请人 ：
山西中节能潞安电力节能服务有限公司;华中科技大学
申请人地址 ：
山西省长治市襄垣县王桥新型煤化工工业园区内
代理机构 ：
武汉江楚智汇知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
吴秀兰
优先权 ：
CN202210020123.6
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06F17/18 G06F119/04
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。
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