基于随机森林算法的熟料强度预测模型

摘要

本发明公开了基于随机森林算法的熟料强度预测模型，涉及熟料强度预测技术领域，包括1、数据驱动建模：通过数据对抗压强度呈现不同量级的拟合影响，模拟人脑神经间的传递机制，建立各个成分数据的高精度拟合传递数学模型；2、模型输入变量的选择：采用相关性分析法来获取主要变量,与现场专家经验交叉验证；3、模型的开发和验证：针对熟料的抗压强度与现有可采集到的变量所呈现的特殊相关性及组合进行模型开发和验证；4、构建熟料质量预测系统：根据原料的差异对熟料强度的影响，开发熟料抗压强度预测大模型和宣城辅助修正子模型。本发明通过数据自动采集、流程控制、实时计算等方式，优化熟料强度预测精度和速度，有效提升工作效率。