摘要
本申请公开了一种基于迁移学习的压气机气动噪声预测方法、系统、设备、介质及产品,涉及压气机气动噪声预测领域,该方法包括:根据基础型号压气机的历史试验数据对随机森林模型进行训练,得到最优随机森林模型;获取目标型号压气机的历史试验数据;基于目标型号压气机的历史试验数据对最优随机森林模型进行微调,得到迁移学习模型;目标型号压气机的历史试验数据的数量小于基础型号压气机的历史试验数据的数量;基于目标型号压气机的当前转速、当前总总压比、当前体积流量和当前频率,采用迁移学习模型预测目标型号压气机的当前气动噪声声压级。本申请基于少量的目标型号压气机的历史试验数据,准确的预测了气动噪声声压级。
技术关键词
随机森林模型
压气机
噪声预测方法
迁移学习模型
噪声预测系统
超参数
基础
数据获取模块
交叉验证方法
处理器
频率
计算机程序产品
异常数据
计算机设备
节点数
可读存储介质
系统为您推荐了相关专利信息
岩石薄片
智能解释方法
随机森林模型
测井曲线
元素录井
标志物
随机森林模型
风险评估模型
肺结节良恶性
融合随机森林算法
多模态特征
状态预警方法
眼动特征
情绪状态信息
梯度提升模型
固体燃料
特征选择
随机森林模型
构建机器学习模型
结合物联网技术