一种基于XGBOOST算法的DPF碳载量预测方法、装置及存储介质

摘要

本申请涉及一种基于XGBOOST算法的DPF碳载量预测方法、装置及存储介质，方法包括采集发动机的状态数据，状态数据包括碳载量、机油压力、累计里程和累计燃油消耗量；计算各个历史时刻前预设时间区间内的碳载量的均值、方差、偏度，机油压力的峰度以及各个历史时刻的累计燃料消耗的对数值和累计里程的对数值，并根据计算结果生成样本数据集；将样本数据集分为训练集和测试集，利用训练集训练XGBOOST算法模型，使用测试集测试XGBOOST算法模型的预测性能，得到DPF碳载量预测模型；根据状态数据和DPF碳载量预测模型，预测发动机当前以及未来时刻的碳载量。该方法能提前预测未来时刻发动机的碳载量，以便于合理安排停车时机进行主动DPF再生或者清灰。