一种基于机器学习的建筑陶瓷烧成形变预测方法

本发明公开了一种基于机器学习的建筑陶瓷烧成形变预测方法，该方法基于某企业的实际生产数据，获取了压机顶粉料水份、粒度、烧成窑炉温度和烧成形变检测数据，将收集到的数据进行数据匹配，异常值处理，特征选择和数据标准化处理。处理后的数据按照4:1划分训练集和测试集，选择随机森林和支持向量回归算法搭建预测模型。训练集用于模型训练，调整超参数，测试集数据用于模型验证。本发明能够有效预测烧成形变，可以提前发现烧成过程中的产品质量问题。