[发明专利]一种基于集成学习的输油管道水力预测方法

权利要求书

1.一种基于集成学习的输油管道水力预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

从输油管道实时数据库中提取输油管道实时数据，预处理后得到输油管道运行历史数据集；设置集成学习框架交叉验证次数，以均方误差作为损失函数，使用最小二乘方法修正经验公式中的经验系数，并且将修正经验公式和极端梯度提升机器学习方法作为集成学习框架的两个初级学习器，利用交叉验证获取两类初级学习器在训练集的预测结果，将两类初级学习器的预测结果和管道数据集样本真实值作为二级学习器的输入数据集，使用多元线性回归方法作为二级学习器，获取修正经验公式模型和极端梯度提升机器学习模型各自的权重，通过初级学习器预测模型进行加权求和，将修正经验公式模型和极端梯度提升机器学习模型融合，获得输油管道水力预测最终模型；将输油管道水力预测最终模型用于处理待计算管道水力数据，实验输油管道水力预测。