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基于梯度提升决策树的印染定型机能耗分类预测方法

摘要

一种基于梯度提升决策树的印染定型机能耗分类预测方法,包括以下步骤:步骤1、采集印染订单、定型机的工艺参数和能耗等数据表;步骤2、对各数据表进行整理和数据预处理,得到预处理后的特征数据集;步骤3、构建定型机综合能耗模型,使用定型机综合能耗模型产生定型机能耗类别的预测值,结合能耗类别对预处理后的特征数据集进行选择,得到训练特征数据集;步骤4、使用梯度提升决策树分类预测模型对特征数据集进行训练,得到印染定型机能耗类别预测模型;步骤5、生成待预测印染订单的特征数据,使用预测模型进行预测,得到定型机能耗类别。本发明使用梯度提升决策树算法预测印染定型机的能耗类别,具有较高的准确性。

著录项

  • 公开/公告号CN111191712A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-05-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江工业大学;

    申请/专利号CN201911375572.7

  • 发明设计人 潘建;奚家字;赵焕东;

    申请日2019-12-27

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06Q10/04(20120101);G06Q50/04(20120101);

  • 代理机构33241 杭州斯可睿专利事务所有限公司;

  • 代理人王利强

  • 地址 310014 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号

  • 入库时间 2023-12-17 08:30:07

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-06-16

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20191227

    实质审查的生效

  • 2020-05-22

    公开

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