一种基于工业化数据的自适应优化策略的多模型智能调优方法

本发明公开了一种基于工业化数据的自适应优化策略的多模型智能调优方法。方法包括先获取工业化数据，对得到的工业化数据进行综合处理，根据综合处理后的工业化数据采用多维度适应性方法选取若干个候选处理模型，对候选处理模型进行筛选得到若干个处理模型，将综合处理后的工业化数据输入到每个处理模型中进行训练，采用智能调优方法和加权方法对训练好的处理模型依次进行优化处理和加权融合处理得到集成模型，实时获取新的工业化数据和模型的反馈数据输入到集成模型中进行训练，从而不断优化集成模型并实时输出集成模型的结果。本发明通过自适应优化策略和多模型智能调优技术，显著提高了工业化数据处理和模型优化的效率和精度。