[发明专利]烟草生丝水分加水量预测系统及方法

说明书

本发明公开了一种烟草生丝水分加水量预测系统，包括数据采集层、数据预处理层、数据存取层、算法模型预测层、模型对比判断层；据采集层用于对接历史数据库系统，完成数据的采集；数据预处理层用于将采集的数据进行数据预处理；数据存取层用于存储预处理后的规范化数据，并完成数据提取；算法模型预测层用于对数据采用不同的算法模型进行生丝水分加水量的结果预测；模型对比判断层用于对比不同算法模型的预测结果，选择合适的算法模型；本发明还公开了一种烟草生丝水分加水量预测方法，本发明采用不同算法得到生丝水分加水量的预测结果，并结合人工经验对预测结果进行校正，便于选择更合适的模型，以此满足在强关联性、大数据量的加水量预测需求。

技术领域

本发明涉及大数据分析与烟草制丝生产技术领域，特别是一种烟草生丝水分加水量预测系统及方法。

背景技术

烟草生丝水分是指在烟丝生产过程中进行烘丝前测定的烟丝含水率。烟草生丝水分对烘丝后的出口水分具有十分重要的影响，而出口水分是影响烟丝质量最重要的因素之一，因此烟草生丝水分对最终生产出的烟丝是否合格起到关键性的作用。烟草生丝水分加水量受制丝过程中的润叶加料入口水分、车间环境温湿度、大滞后储叶时长和外部天气情况等多种可控及不可控因素的密切交叉影响，且存在大滞后存储环节，导致建模困难，很难采用传统的控制方法进行控制，目前都是采用人工方式进行控制。操作工在操作时只能考虑几个主要因素，不能全方位考虑各种影响因素的作用。而经过多年的积累，目前已经积累了大量数据，本发明通过对数据的分析，确定适宜的加水量预测方法并予以实现。

发明内容

为解决现有技术中存在的问题，本发明针对生丝水分在加水过程中存在影响因素多、数据量大的问题，提供一种基于数据相关性分析的烟草生丝水分加水量预测系统及方法。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种烟草生丝水分加水量预测系统，包括数据采集层、数据预处理层、数据存取层、算法模型预测层、模型对比判断层，其中：

所述数据采集层用于对接历史数据库系统，完成所需数据的采集；

所述数据预处理层用于将采集的数据进行数据预处理；

所述数据存取层用于存储预处理后的规范化数据，并完成数据提取；

所述算法模型预测层用于对数据采用不同的算法模型进行生丝水分加水量的结果预测；

所述模型对比判断层用于对比不同算法模型的预测结果，选择更为合适的算法模型。

作为本发明的进一步改进，所述数据预处理层对采集的数据进行数据预处理具体包括：

数据清洗：对采集数据的缺失值、异常值分别进行合理地替换、插补、均值修正、删除操作；

数据集成：对采集数据的数据属性做相关分析检测，排除重复且多余的数据；

数据变换：对采集的数据进行函数变换、规范化处理后转换为后续软件分析及处理的数据格式；

数据归约：在尽可能保持数据原貌的前提下最大限度地发现目标数据的有用特征，从而缩减数据规模后精简数据量。

作为本发明的进一步改进，所述算法模型采用多种树回归算法进行建模，多种所述树回归算法包括回归树、梯度提升回归树、随机森林、XGboost、LightGBM和catboost算法。

作为本发明的进一步改进，所述算法模型采用树回归算法抽取出烟草生丝水分加水量各数据属性的权重，通过权重和数据属性的线性组合得到预测方程，从而得到各算法模型的预测结果。

作为本发明的进一步改进，所述模型对比判断层采用十折交叉验证法对各算法模型的预测精度进行验证，经对比判断后选择精度最高的算法模型，再与经验算法结果进行比较，判断数学模型的可信性。

本发明还提供一种烟草生丝水分加水量预测方法，包括以下步骤：