[发明专利]基于R-SVM的TFT-LCD工业智能预测方法

摘要

本发明公开了基于R‑SVM的TFT‑LCD工业智能预测方法，本发明将传统svm与随机森林的思想进行了结合，使最终预测结果，更加具有鲁棒性，更可靠。同时，svm本身就适用于高维数据，大型特征空间的训练，在小样本数据上表现较好。实现该方法的核心过程在于样本与特征集合的构建并与最终svm的结合上。传统的svm模型对于特征与样本集合不做太多的筛选与判断，对于整个样本集合都选择直接放入模型中进行训练。基于随机森林的思想，本发明考虑在模型训练的过程中，组成多个不同的样本集与特征集并且结合传统的svm模型进行训练。将训练得到的多个svm模型再对最后的验证集分别进行预测，取所有预测的均值作为最终的预测结果。

主权项

1.基于R‑SVM的TFT‑LCD工业智能预测方法，其特征在于：本方法数据来源于阿里天池工业智能制造质量预测公开数据集，数据列包括生产TFT‑LCD的工业制作过程。共有8029列，600个样本；该方法的实现过程包括如下步骤，步骤1，数据预处理；步骤2，pca降维；步骤3，模型搭建；步骤4，多模型判断优异；步骤5，模型预测；步骤6，mse判定。