一种基于数据驱动的磁芯损耗改进型随机森林预测模型

本发明涉及预测模型技术领域，尤其涉及一种基于数据驱动的磁芯损耗改进型随机森林预测模型，包括：步骤1：获取磁芯材料的实验数据，所述实验数据包括不同材料、不同温度、频率及励磁波形下的磁芯损耗及磁通密度信息；步骤2：对获取的实验数据进行预处理，所述预处理步骤包括数据去噪、缺失值填充及数据归一化处理，以保证后续模型的输入数据具备一致性和完整性；步骤3：基于磁通密度采样点及其他相关实验条件，提取关键特征变量，包括磁通密度分布、励磁波形形状特征、温度变化趋势及材料特性参数；步骤4：构建改进型的随机森林模型。本发明通过优化传统的随机森林算法，提高了模型在预测磁芯损耗方面的准确性和鲁棒性。