摘要
本发明涉及智能施工技术领域,具体涉及一种自适应调试级配方法及系统,方法包括:获取历史工程应用中的混合料级配数据,并定义数据节点;对混合料级配数据进行预处理并进行特征提取;基于机器学习,在各个数据节点,对历史数据进行初步模型训练;基于联邦学习技术,将各个数据节点的模型参数上传至中央服务器,进行全局模型聚合和优化;根据实时数据和现有筛分结果,对优化后的全局模型进行调整,得到自适应调试级配模型;基于自适应调试级配模型对级配方案进行实时调试,得到实时级配方案。通过本发明,提高了级配设计的精准度、效率和科学性,克服了传统方法依赖经验、效率低下、结果不准确等问题,实现了混合料级配设计的智能化和自动化。
技术关键词
级配方法
历史数据特征
联邦学习技术
GBDT模型
强化学习技术
节点
实时数据
数据中心
混合料
服务器
参数
智能施工技术
项目现场
生成历史数据
数据分析技术
数据获取单元
模型训练模块
企业
混合方法
系统为您推荐了相关专利信息
分布式存储网络
信息分配方法
机器学习模型
节点更新
资产
隐私保护方法
分发加密密钥
损失函数计算方法
模型更新
联邦学习技术
风险预测方法
GBDT模型
矩阵
标准化结构
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