一种基于回归应用评分的高效能自适应复杂工业参数预测方法

本发明公开了一种基于回归应用评分的高效能自适应复杂工业参数预测方法，属于工业参数预测领域。本发明提出基于回归应用评分的特征筛选算法，通过整合三项关键指标：在误差在3％内的命中率、决定系数R2以及耗时评分，来综合评定每个特征的价值，进而得出回归应用评分，能够精准评估各个特征对于模型预测性能的实际贡献，实现快速而有效的特征挑选；同时提出迭代更新模型的方式，利用一段时间的数据训练模型预测后面距离较短的一段时间内的数据，定期利用新产生的数据重新训练模型预测后面一段时间的数据，解决了模型时效性难题，使其能够长期稳定的进行精准预测。