| 成果基本信息 | ||||||
| 关键词: | 玻璃质量 | |||||
| 成果类别: | 应用技术 | 技术成熟度: | 初期阶段 | |||
| 体现形式(基础理论类): | 其他 | 体现形式(应用技术类): | 新技术 | |||
| 成果登记号: | 资源采集日期: | |||||
| 研究情况 | |||||
| 单位名称: | 武汉理工大学 | 技术水平: | 未评价 | ||
| 评价证书号: | 评价单位: | ||||
| 评价日期: | 评价证书号: | ||||
| 转化情况 | |||||
| 转让范围: | 合作开发 | 推广形式: | 合作开发 | ||
| 已转让企业数(个): | |||||
| 联系方式 | |||||
| 联系人(平台): | 孵化基地 | 联系人(平台)电话: | 0771-3394012 | ||
| *成果单位详细联系方式请登录会员;还不是会员,马上注册! | |||||
| 成果简介 | |||||
本发明提供一种用于玻璃质量影响因素的时间序列分类分析方法及系统,包括获取玻璃生产线上各传感器所采集原始的时间序列数据和相应玻璃质量数据,并对玻璃质量数据根据玻璃质量指标添加标签;对时间序列数据进行切分,与玻璃质量标签相对应;通过数据分析,对处理后的时间序列数据进行特征构造,分析找出比较重要的时间序列特征;划分训练集和验证集,分别使用随机森林、xgboost和lightgbm方式构建时间序列分类的模型,迭代训练模型;综合基于Permutation importance特征选择方法所得重要性得分,以及基于随机森林模型、xgboost模型和lightgbm模型的预测准确率对相应模型的特征重要性函数所得结果进行加权所得重要性得分,得到影响玻璃质量的因素分析结果,以相应控制玻璃生产线上的因素 |