一种基于多模型融合的机台运行时长预测方法及系统

本发明提供了机台产量预测技术领域的一种基于多模型融合的机台运行时长预测方法及系统，方法包括：步骤S1、获取机台大量的至少包括机台编号、日期、运行时长、转速以及密度的历史运行数据，对各历史运行数据进行预处理以构建第一数据集；步骤S2、基于多层感知机、梯度提升回归模块、决策树模块以及融合输出模块创建机台运行时长预测模型；步骤S3、创建波动模拟模块，通过波动模拟模块对第一数据集执行标准化操作和波动添加操作以得到第二数据集，通过第二数据集对机台运行时长预测模型进行训练；步骤S4、通过训练后的机台运行时长预测模型对各机台进行运行时长的预测。本发明的优点在于：极大的提升了机台运行时长预测的准确性以及鲁棒性。