[发明专利]一种基于集成学习的输油管道水力预测方法在审
| 申请号： | 202111090819.8 | 申请日： | 2021-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN113887026A | 公开（公告）日： | 2022-01-04 |
| 发明（设计）人： | 王晓晖;田继林;李克文;柯翠虹 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06N20/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于集成学习的输油管道水力预测方法，其特征在于搭建基于传统经验公式和基于极端梯度提升的输油管道水力预测模型，通过最小二乘方法修正经验公式，并将修正经验公式方法和极端梯度机器学习方法作为初级学习器，采用多元线性回归方法获得两类初级学习器的权重，利用加权求和方法将修正经验公式方法和极端梯度方法进行融合，挺高输油管道水力预测精度。本发明通过最小二乘方法修正经验公式的经验系数，使经验系数更符合管道实际运行情况；将修正经验公式和极端梯度提升方法进行融合，充分发挥两种不同方法的优势，降低了模型预测泛化误差，提高输油管道水力预测模型精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 集成 学习 输油管道 水力 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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