[发明专利]一种光纤折射率大数据预测方法有效
| 申请号： | 201811511344.3 | 申请日： | 2018-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN109711004B | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 王进;许景益;杨俏;李林洁;魏凯;陈秩;刘婧雨;高艺丹;文议庆 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N20/00;G06F18/23213 |
| 代理公司： | 重庆市恒信知识产权代理有限公司 50102 | 代理人： | 刘小红;陈栋梁 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明请求保护一种光纤折射率大数据预测方法，包括：101对光纤拉制时的生产数据进行预处理；102根据光纤拉制设备的不同，划分训练集和验证集；103建立三个基础机器学习模型；104利用线性加权方法对基础模型进行融合；105根据最终建立的模型，对即将拉制的光纤的折射率进行回归预测。本发明主要是通过对光纤拉制时的生产数据进行预处理和分析，建立三个机器学习模型并进行模型融合，从而对即将被拉制的光纤的折射率进行回归预测分析，判断生产的光纤是否满足要求，同时也可以通过预测结果对现已有的参数进行调整，进而提高光纤生产的效率与合格率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 光纤 折射率 数据 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种光纤折射率大数据预测方法，其特征在于，包括以下步骤：101、对光纤拉制时的生产数据按照先后顺序，进行异常值处理、缺失值处理、离散值编码的预处理步骤；102、根据光纤拉制设备的不同，划分训练集和验证集；103、根据训练集建立三个基础机器学习模型，分别为弹性网络回归模型、CatBoost模型及全连接网络模型；104利用线性加权方法对步骤103的基础机器学习模型进行融合，得到最终融合预测模型；105根据最终融合预测模型，对即将拉制的光纤的折射率进行回归预测。
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