基于小样本机器学习的复材储氢气瓶爆破压力预测方法

本发明公开了基于小样本机器学习的复材储氢气瓶爆破压力预测方法，涉及储氢气瓶爆破压力预测和机器学习的技术领域，获取复合材料储氢气瓶爆破试验的原始数据，原始数据包括特征数据和对应的真实爆破压力；对原始数据进行预处理，构成真实数据库；基于真实数据库训练生成对抗网络，利用训练完成的生成对抗网络生成数倍于原始数据数量的虚拟数据，建立虚拟数据库；基于虚拟数据库进行XGBoost极端梯度提升训练，初步得到爆破压力预测模型；结合真实数据库对初步得到的爆破压力预测模型进行校正，得到最终的爆破压力预测模型。本发明基于少量的爆破试验数据对集成学习模型进行训练，实现对气瓶爆破压力的快速精准预测。