[发明专利]一种基于机器学习的水泵关键指标预测方法有效
| 申请号： | 202011547935.3 | 申请日： | 2020-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN112628132B | 公开（公告）日： | 2022-04-26 |
| 发明（设计）人： | 曾丹;姚文迪;张亦驰 | 申请（专利权）人： | 上海大学 |
| 主分类号： | F04B49/06 | 分类号： | F04B49/06;G05B13/04 |
| 代理公司： | 北京东方盛凡知识产权代理事务所(普通合伙) 11562 | 代理人： | 王颖 |
| 地址： | 200444*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于机器学习的水泵关键指标预测方法，包括以下步骤：提取水泵日常工作数据，根据水泵运行关键指标对水泵日常工作数据进行预处理，得到训练集和验证集；根据水泵运行关键指标与其他数据之间的关系构建预测模型，并将训练集输入到预测模型进行模型的训练以及调参，并对模型进行评估；构建测试集，根据测试集及预测模型对水泵关键指标进行预测，指导水泵关键指标的工作条件寻优。本发明可以根据水泵工作过程中产生的数据，精准预测出水泵设备关键指标的状态值，并且输出影响水泵关键因素的重要特征，指导设备工作人员寻找最优的工作状态。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 水泵 关键 指标 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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