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申请/专利权人：昆明理工大学
摘要：本发明涉及一种基于数据驱动的铜冶炼冰铜品位预测方法，属于电数字数据处理技术领域。基于数据驱动的铜冶炼冰铜品位预测方法，其步骤包括：相关特征数据选择；数据预处理；数据扩充；构建随机森林的冰铜品位预测模型；构建XGBoost的冰铜品位预测模型；以随机森林的冰铜品位预测模型和XGBoost的冰铜品位预测模型为基学习器，以线性回归模型作为元学习器，构建Stacking集成学习的冰铜品位预测模型，对冰铜品位进行预测。本发明构建了基于Stacking集成学习的冰铜品位预测模型，实现了对冰铜品位的高质量预测，其预测精度均高于单一预测模型，也解决了工业生产中冰铜品位预测模型单一的问题。
主权项：1.一种基于数据驱动的铜冶炼冰铜品位预测方法，其特征在于步骤包括：步骤1、相关特征数据选择；步骤2、数据预处理；步骤3、数据扩充；步骤4、构建随机森林的冰铜品位预测模型；步骤5、构建XGBoost的冰铜品位预测模型；步骤6、以步骤4中的随机森林的冰铜品位预测模型和步骤5中的XGBoost的冰铜品位预测模型为基学习器，以线性回归模型作为元学习器，构建Stacking集成学习的冰铜品位预测模型，对冰铜品位进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 一种基于数据驱动的铜冶炼冰铜品位预测方法
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