[发明专利]一种基于XGBoost算法计算轧制力的方法及系统有效
| 申请号： | 201910887722.6 | 申请日： | 2019-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN110773580B | 公开（公告）日： | 2021-02-02 |
| 发明（设计）人： | 谢新亮;张嘉新;申铁强 | 申请（专利权）人： | 北京冶自欧博科技发展有限公司 |
| 主分类号： | B21B38/08 | 分类号： | B21B38/08 |
| 代理公司： | 北京卓爱普专利代理事务所(特殊普通合伙) 11920 | 代理人： | 王玉松 |
| 地址： | 100071 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 xgboost 算法 计算 轧制 方法 系统 | ||
1.一种基于XGBoost算法计算轧制力的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
获取历史数据，筛选出有用的特征；所述获取历史数据，筛选出有用的特征包括如下步骤：
获取历史数据，筛选历史数据内对计算轧制力影响最大的特征；
去掉筛选出的特征的异常值；
去掉相关性大的特征，进而筛选出有用的特征；
构建以树模型为基础的XGBoost算法框架，并对参数进行调整；
将筛选出的有用的特征输入到经过参数调整的XGBoost算法框架内进行训练，生成轧制力计算模型；
将待测数据输入到轧制力计算模型内计算轧制力。
2.如权利要求1所述的基于XGBoost算法计算轧制力的方法，其特征在于，所述去掉筛选出的特征的异常值为利用箱型图去掉筛选出的特征的异常值。
3.如权利要求1所述的基于XGBoost算法计算轧制力的方法，其特征在于，所述对参数进行调整为利用网格搜索法与先验知识相结合对参数进行调整。
4.如权利要求3所述的基于XGBoost算法计算轧制力的方法，其特征在于，所述利用网格搜索法与先验知识相结合对参数进行调整具体包括：
利用先验知识确定需要调整的参数及需要调整参数的调整顺序和调整组合；
利用网格搜索法筛选每个参数在进行网络搜索时的范围和/或粒度。
5.一种基于XGBoost算法计算轧制力的系统，其特征在于，所述系统包括：
获取历史数据，筛选出有用的特征的数据处理模块；所述数据处理模块包括：
获取历史数据，筛选历史数据内对计算轧制力影响最大的特征的筛选子模块；
去掉筛选出的特征的异常值的异常值删除子模块；
去掉相关性大的特征，进而筛选出有用的特征的特征删除子模块；
构建以树模型为基础的XGBoost算法框架，并对参数进行调整的框架构建模块；
将筛选出的有用的特征输入到经过参数调整的XGBoost算法框架内进行训练，生成轧制力计算模型的计算模型生成模块；
将待测数据输入到轧制力计算模型内计算轧制力的输出模块。
6.如权利要求5所述的基于XGBoost算法计算轧制力的系统，其特征在于，所述对参数进行调整为利用网格搜索法与先验知识相结合对参数进行调整。
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