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基于XGBOOST回归模型预测聚酯酯化物二甘醇含量的方法【异议或纠错】

档案编号: CQ-065-6093-7576
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G16C20/30;G16C20/70类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明公开了基于XGBOOST回归模型预测聚酯酯化物二甘醇含量的方法,所述方法包括:收集聚酯生产工艺中的全量数据,收集酯化物二甘醇取样化验数据;将全量数据在xgboost模型上进行运算得到酯化物二甘醇含量预测结果;将取样化验数据作为标准值与预测结果进行对比,根据不同数据变化时对结果的影响大小,筛选出对二甘醇影响较大的特定数据;对筛选出的数据进行加权后,将全量数据在xgboost模型上进行运算得到二甘醇预测结果;重复以上步骤,每一分钟对酯化物二甘醇含量进行预测并页面展示。全量数据以及化验数据的采集全部由装置自动集成,提高预测的准确性,提升了聚酯生产的稳定性,减少产品中二甘醇波动,减少了后道染色生产中的色差,增加了生产效益。
附件下载:  (原始资料备查)

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