一种基于多类机器学习方法的海洋浮标寿命预测方法

摘要

本发明公开了一种基于多类机器学习方法的海洋浮标寿命预测方法，具体步骤为：S1.基于机器学习方法建立不同的浮标寿命预测模型，对浮标各硬件特征进行特征选择后得到浮标的静态属性，浮标已存活时间作为动态属性，共同构成数据集用以浮标寿命预测模型的训练，并进一步对浮标寿命预测模型的预测准确度进行评估；其中，浮标寿命预测模型包括回归决策树、梯度提升回归树、随机森林和支持向量回归机；S2.将待预测数据集分别输入训练后的浮标寿命预测模型，得到四个预测结果，根据四个预测结果获取最终预测结果。本发明综合考虑多种模型的预测结果，以做出最佳决策，有效提高了预测方法的准确性。