基本信息:
- 专利标题： 一种基于机器学习的循环水系统参数预测方法
- 申请号：CN202510039975.3 申请日：2025-01-10
- 公开(公告)号：CN119862996A 公开(公告)日：2025-04-22
- 发明人： 刘英杰 , 邵润洁 , 孙瑞昱 , 翟逸飞
- 申请人： 常州大学
- 申请人地址： 江苏省常州市武进区滆湖中路21号
- 专利权人： 常州大学
- 当前专利权人： 常州大学
- 当前专利权人地址： 江苏省常州市武进区滆湖中路21号
- 代理机构： 常州市英诺创信专利代理事务所(普通合伙)
- 代理人： 周新建
- 主分类号： G06Q10/04
- IPC分类号： G06Q10/04 ; G06Q50/06 ; G06N20/20 ; G06N5/01 ; G06F18/22 ; G06F18/214
摘要：
本发明涉及循环水技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的循环水系统参数预测方法，包括采集不同时刻循环水系统的特征参数；利用一致性检验算法对特征参数进行正态分布和线性关系分析，剔除统计量为负的特征参数；采用相关系数法，计算特征参数的相关系数，剔除小于相关系数阈值的特征参数，得到相关特征参数；构建随机森林回归模型，利用训练样本的相关特征参数和对应供水流量对随机森林回归模型进行训练，利用测试样本对训练好的随机森林模型进行验证。本发明分析循环水系统的运行特性，识别出关键影响因素，构建预测模型。