摘要
本发明提供一种基于机器学习提高换热器换热效率的方法,包括步骤S1:收集换热器的历史数据,形成相应的样本集;步骤S2:对数据进行预处理;步骤S3:数据相关性分析和特征选择;步骤S4:建模,并筛选最优模型作为输出模型;步骤S5:部署模型,模型接口与换热器数据监测系统连接,根据模型输出结果调整换热器的运行参数。本发明利用大量历史数据参数,借助数据科学进行算力分析以寻找最优解,构建基于工业互联网平台的环境,以便于快速部署换热效率优化模型,实现了生产过程操作参数的优化,降低能耗,提升经济效益。
技术关键词
换热器换热效率
数据监测系统
特征选择
工业互联网平台
温度预测模型
随机森林
BP神经网络
回归算法
特征工程
误差
参数
样本
非线性
定义
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