一种基于贝叶斯优化的集成学习反向工艺参数确定方法

本发明公开了一种基于贝叶斯优化的集成学习反向工艺参数确定方法，属于工艺参数优化领域。该方法包括：采集包含目标压力、蝶阀输入角度、流通量和流通体积的历史工艺数据并预处理；设置目标压力阈值区间，将目标压力分为两段并分别建立目标模型；以蝶阀输入角度、流通量和流通体积为自变量，目标压力为因变量，构建多个机器学习模型并通过集成学习方法结合；生成输入特征向量，获取蝶阀输入角度的最小值与最大值及对应的流通量和流通体积；将特征向量输入集成学习模型预测目标压力；通过贝叶斯优化算法自动寻找最优超参数，提升模型预测性能。本发明通过集成学习和贝叶斯优化相结合的方法，有效提高了工艺参数确定的准确性和效率。