一种智能泵站特征相关性拟合优化方法、设备及介质

本申请公开了一种智能泵站特征相关性拟合优化方法、设备及介质，涉及数据处理领域，方法包括：将目标水泵的输入特征分别输入至多个机器学习算法模型中得到多个输出特征；输出特征包括目标水泵的叶片角度及运行效率；输入特征包括扬程及流量；多个机器学习算法模型包括预设支持向量回归模型、预设BP神经网络模型及预设随机森林回归模型；基于预设决策规则、每个输出特征对应的模型预测误差，根据多个输出特征确定最终输出特征；最终输出特征与输入特征的相关性为优化后泵站特征相关性。本申请可提高模型决策水泵的运行效率与叶片角度的自适应能力和预测精度。