[发明专利]一种基于Xgboost的轧机多目标振动预测方法在审
| 申请号： | 202011623091.6 | 申请日： | 2020-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN112668500A | 公开（公告）日： | 2021-04-16 |
| 发明（设计）人： | 张阳;林然锰;胡一剑;马兴旺 | 申请（专利权）人： | 太原科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 山西五维专利事务所(有限公司) 14105 | 代理人： | 雷立康 |
| 地址： | 030024 山*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于Xgboost的轧机多目标振动预测方法。主要是解决现有的振动预测方法存在的作用预测范围窄和无法实现多目标振动预测的技术问题。本发明的技术方案是：其包括如下步骤：步骤1：将从轧机现场实测到的工艺参数和振动数据进行拼接，组成完整的数据集；步骤2：对标准化后的数据进行聚类、降维处理，选取数据特征；步骤3：将选取的数据特征进行训练集、测试集划分，70％为训练集，30％为测试集；步骤4：设置Xgboost模型及参数，设置精度要求；步骤5：将训练集数据导入Xgboost模型进行训练，查看预测精度；步骤6：将测试集数据导入满足精度要求的Xgboost模型，得出预测值，调用Xgboost模型Score接口查看预测准确率，用matplotlib绘制预测结果图像并与测试集真实值进行对比。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 xgboost 轧机 多目标 振动 预测 方法 | ||
【主权项】：
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