一种基于CT-SVM的除湿机水位预测方法及系统

本发明涉及除湿机技术领域，具体涉及一种基于CT‑SVM的除湿机水位预测方法及系统；本发明通过采集历史除湿机的相关数据，采用Filter和Wrapper方法相结合的混合特征选择方法，将检测率与误检率作为特征选取的评价依据，利用Relief方法对特征进行相关性排序，按照排序后的特征从后往前采用SBS搜索策略以SVM为分类器，对采集的除湿机相关数据进行特征筛选，选取最优特征子集，并通过自适应特征算子提取算法获取自适应系数，基于最优特征子集和自适应系数，采用CT‑SVM算法进行除湿机的水位预测；本发明采用CT‑SVM算法进行水位预测，更具准确性和适应性，减少模型的训练。