基于机器学习的石英坩埚高温抗变形率预测方法

本申请属于坩埚抗变形预测技术领域，涉及基于机器学习的石英坩埚高温抗变形率预测方法；本发明通过收集关键的历史数据，涵盖铝合金成分、坩埚物理属性、使用条件及抗变形率等信息；经过数据预处理，保证了数据集的质量和一致性；通过皮尔逊相关系数、LASSO回归和主成分分析等统计方法，筛选出对抗变形率有显著影响的特征，并进行特征工程以构建新的交互特征，这些特征能够反映熔炼条件与坩埚物理属性之间的复杂关系；深度学习模型的引入使得预测模型能够学习到数据中的深层次模式，从而显著提升预测的精度；最终，训练好的模型能够根据实时数据准确预测石英坩埚的高温抗变形率，为生产决策提供了科学依据，有助于优化生产流程和降低成本。