摘要
本发明公开了一种基于随机森林的多算法混合计算对发酵数据的预测方法,涉及智能机器人技术领域,该预测方法的具体步骤为:S100,数据预处理:从发酵罐内的数据传感器获取氨水质量、补糖量、OD增长、PH、温度、罐压、风量、溶氧量的相关数据,本发明通过在数据预处理阶段采用时间序列分解技术,将复杂的发酵数据分解为趋势项、季节项和残差项,使得后续的处理和预测更加精准,通过对趋势项进行平滑处理,采用周期模型对季节项进行拟合和预测,提高了数据的处理效率和预测的准确性,同时,在模型构建阶段引入了随机森林和KNN两种机器学习算法,通过超参数调优技术优化了模型的性能,进一步提升了预测的精度和稳定性。
技术关键词
随机森林模型
数据
样本
邻居
超参数
特征选择
度量
特征工程方法
智能机器人技术
调优技术
时间偏移量
信息熵
氧量
集成策略
机器学习算法
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